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Responsabilités principales 1. Cadrage Animer des ateliers métiers (recueil des besoins, irritants, processus, scénarios) Formaliser les cas d’usage et définir les priorités Contribuer à la définition des KPI de succès 2. Gestion du backlog, MVP & priorisation Construire et maintenir le backlog produit (user stories, critères d’acceptation) Prioriser les évolutions en collaboration avec l’IA Delivery Lead et les sponsors métiers Préparer et animer les rituels Agile Garantir la clarté et la qualité des tickets 3. Design fonctionnel des copilots / agents IA Définir les scénarios d’usage et règles métier Encadrer les limites fonctionnelles et les contenus attendus Contribuer aux comportements “safe” (gestion des erreurs, incertitudes, hallucinations) 4. Coordination des prérequis Exprimer les besoins en bases de connaissances (périmètre, exclusions, fréquence de mise à jour) avec IA Ready Préparer les éléments nécessaires à Responsible IA (usage, périmètre, traçabilité fonctionnelle) Clarifier les besoins fonctionnels avec la DSI et les partenaires techniques 5. Recette fonctionnelle Définir le plan de tests (cas nominaux, limites, erreurs, scénarios sensibles) Participer au go/no-go avec l’IA Delivery Lead Suivre les anomalies et leur résolution 6. Industrialisation et amélioration continue Capitaliser sur les retours d’expérience (REX) Standardiser les bonnes pratiques (copilots, agents IA, RAG) Alimenter le backlog d’amélioration continue Compétences requises Compétences techniques Connaissance des solutions GenAI (copilots, agents IA, RAG) : mécanismes, limites, hallucinations Compréhension des principes MLOps (niveau usage/consommation) Bonne compréhension fonctionnelle du RAG Notions de structuration des données pour l’IA (Golden Data, référentiels) Compétences transversales Formation Bac +5 (ingénieur, data science, produit digital ou SI) Expérience en product management (backlog, MVP, priorisation) Maîtrise des méthodologies Agile (Scrum, Kanban) Expérience en AMOA : Recueil du besoin Animation d’ateliers Rédaction de spécifications fonctionnelles Modélisation de parcours utilisateurs Capacité à travailler en transverse (métiers, DSI, data, IA) Culture IA, data et processus métiers Compétences en recette fonctionnelle (tests, critères d’acceptation, gestion des anomalies) Livrables attendus Backlog produit (user stories + critères d’acceptation) Spécifications fonctionnelles et parcours utilisateurs Plan de tests, PV de recette et suivi des anomalies Supports de démonstration et d’adoption (guides, FAQ) Retours d’expérience (REX) et backlog d’amélioration continue

ASTERIA recherche, pour l’un de ses Clients basés sur Monaco, un Développeur IBEXA spécialisé en IA H/F. VOTRE MISSION : Notre Client recherche un Développeur IBEXA spécialisé en IA H/F qui sera responsable de la conception et du développement de ces nouvelles applications web ou interfaces basés sur le CMS IBEXA. Il contribuera également à l’intégration de services d’Intelligence Artificielle dans ces interfaces web afin d’enrichir les fonctionnalités (recherche augmentée, traduction automatique, assistants conversationnels de type chatbot). Il travaillera en étroite collaboration avec les équipes backend, data/IA et design UX/UI pour proposer des solutions innovantes et performantes qui répond au besoin des utilisateurs. Missions principales : Participer à l’analyse des besoins avec le chef de projet et les parties prenantes Concevoir, développer et déployer des sites web et solutions IA sous CMS Ibexa Rédiger et maintenir la documentation technique et fonctionnelle Réaliser les tests unitaires, d’intégration et fonctionnels Collaborer étroitement avec les équipes projet (design, infrastructure, métier) Assurer le respect des critères qualité, délais, coûts et satisfaction utilisateur Participer aux revues de code et aux bonnes pratiques de développement Contribuer à l’amélioration continue des processus et outils de développement Veiller à la sécurité des applications et à la conformité des données personnelles

Contexte de la mission : Dans le cadre de projets stratégiques autour de la donnée et de l'intelligence artificielle, un grand groupe industriel renforce ses équipes afin de structurer et valoriser des données issues d'environnements industriels complexes. La mission s'inscrit dans une dynamique de construction et d'optimisation de plateformes data, avec des enjeux forts autour de la qualité, de la volumétrie et de l'exploitation des données pour des cas d'usage avancés (analytics, IA). L'environnement technique repose sur un écosystème cloud AWS, avec des outils modernes de data engineering tels que Databricks et Apache Spark, ainsi qu'une forte culture DevOps. Vous intégrerez une équipe en charge de l'ingestion, du traitement et de l'exposition de données à grande échelle. Responsabilités : - Concevoir et procéder à la maintenance des pipelines de données, de l'ingestion à l'exposition ; - Contribuer à l'optimisation des traitements de données à grande échelle et à la fiabilisation des flux ; - Collaborer avec les équipes data et IA afin de garantir la disponibilité et la qualité des données pour les usages analytiques et machine learning.

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : IA Ready Lead Position dans l’organisation Le/la IA Ready Analyst prépare et structure les contenus nécessaires au bon fonctionnement des solutions d’intelligence artificielle (copilots, agents, RAG). Il/elle intervient en amont du delivery pour garantir la qualité, la cohérence et l’exploitabilité des bases de connaissances. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de l’adoption et de la conformité Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Ready Analyst est responsable de la préparation fonctionnelle des connaissances et contenus utilisés par les solutions d’intelligence artificielle. Il/elle structure les bases de connaissances, garantit leur qualité sémantique, leur cohérence métier et leur traçabilité, et contribue à leur industrialisation pour permettre un usage fiable et performant de l’IA. Responsabilités principales 1. Préparation des contenus IA Identifier et exploiter les sources nécessaires aux cas d’usage IA Structurer, nettoyer et enrichir les bases de connaissances Définir la classification métier (taxonomie, tagging, hiérarchie) Préparer les contenus pour les usages RAG (segmentation, granularité adaptée) 2. Analyse fonctionnelle Comprendre les processus métiers pour organiser les connaissances Définir les règles d’inclusion et d’exclusion des contenus Garantir la cohérence sémantique entre documents et référentiels Assurer l’alignement avec les besoins fonctionnels des cas d’usage 3. Coordination opérationnelle Collaborer avec les équipes IT pour la mise à disposition des données Travailler avec les équipes Data pour l’alignement avec les référentiels Coordonner avec les équipes IA Delivery pour valider la complétude des contenus Contribuer aux spécifications fonctionnelles liées à l’indexation et à l’exploitation des données 4. Qualité des données et des contenus Identifier les doublons, incohérences, obsolescences et manques Appliquer les règles de qualité définies Garantir la lisibilité, la fiabilité et la pertinence des connaissances Améliorer en continu la qualité des bases de connaissances 5. Documentation et gouvernance Maintenir la documentation fonctionnelle des bases IA Appliquer les règles de gouvernance des connaissances Mettre en place et suivre les processus de mise à jour Assurer la pérennité et la maintenabilité des contenus 6. Contribution à la conformité Garantir la traçabilité des sources utilisées Veiller à l’absence de données sensibles non nécessaires Contribuer aux exigences réglementaires (ex : RGPD, cadre IA) Fournir les éléments nécessaires aux équipes en charge de la conformité 7. Industrialisation et réutilisation Appliquer les standards IA Ready sur les nouveaux cas d’usage Maintenir des modèles de connaissances réutilisables Capitaliser sur les retours d’expérience Diffuser les bonnes pratiques de structuration des contenus

Descriptif du poste Le bénéficiaire souhaite une prestation d'accompagnement afin de garantir la disponibilité, la performance et la résilience des services en production. Le/La SRE anticipe les risques, accompagne les équipes Dev/Prod et développe l'automatisation nécessaire pour assurer un fonctionnement optimal des plateformes, avec une spécificité sur la gestion des applications Data et IA. Responsabilités principales Suivi de la fiabilité, l'intégrité et la qualité de la plateforme en production Définition et suivi des SLO/SLI ; rétablissement du service en cas d'incident Participation aux projets dès le cadrage et anticipation des impacts sur la production Automatisation des opérations et réduction du travail manuel Mise en place d'un monitoring, de l'alerting et des dashboards pertinents Pilotage de l'obsolescence et contribution à la sécurité opérationnelle Contribution à la communauté SRE : bonnes pratiques, partage d'expérience Compétences clés Techniques : Connaissances des solutions Data & AI (ex : Airflow, Spark, Starburst, Domino AI …) Linux (RHEL), Docker, Kubernetes / OpenShift Automatisation & IaC : Git, Jenkins (CI/CD), Ansible, Terraform Scripting : Python, Shell, YAML Observabilité & Monitoring : ELK, SysDig, Dynatrace, Grafana Supervision / Scheduling : Control-M Cloud : IBM Cloud

Le Technical Lead IA jouera un rôle structurant pour garantir cohérence technique, industrialisation et excellence DevOps au sein de la plateforme. h3. a. Piloter l’architecture technique de la plateforme • Définir et maintenir l’architecture agentique (Registry, Gateway/MCP, workflows, sécurités, modèles de qualification). • Assurer cohérence, robustesse, maintenabilité et alignement transverse avec les équipes IAP, MTA, Data et SSI. h3. b. Animer et structurer l’équipe de développeurs • Encadrer une équipe de développeurs et instaurer les bonnes pratiques (clean code, revue, qualité, documentation, sécurité). • Organiser les rituels techniques et accompagner la montée en compétence h3. c. Renforcer l’industrialisation, le DevOps et le run • Mettre en œuvre et piloter les environnements Kubernetes, MCP, orchestrateurs et connecteurs. • Définir et opérer la chaîne CI/CD (tests, scans, packaging, déploiements, observabilité). • Implémenter les normes : GOPROD, DORA, sécurité, monitoring Datadog/Grafana, logging distribué. • Garantir scalabilité, résilience, observabilité et conformité SSI. h3. d. Appuyer le delivery et la qualification des agents • Participer aux ateliers techniques, PI Planning, System Demos. • Contribuer au processus de qualification des agents IA (création → test → industrialisation → run). • Accompagner les équipes builders et métiers dans l’intégration en production • Pilotage technique transverse, capacité à fédérer et clarifier les responsabilités. • Maîtrise des architectures orientées agents : Registry, Gateway, MCP, outils associés. h3. DevOps / SRE • Compétences cloud, conteneurs, CI/CD, observabilité, automatisation. • Industrialisation d’environnements critiques, monitoring avancé, optimisation de pipelines. h3. Sécurité & Gouvernance IA • Connaissance approfondie des règles SSI, IA Act, propagation sécurisée des tokens. • Maîtrise AuthN/AuthZ (OIDC/JWT) et doctrines DevSecOps. h3. Communication & Transversalité • Pratique avancée de la documentation structurée (guidelines, playbooks, runbooks). • Excellente communication avec architectes, produits, DevOps, Data, SSI. h3. Infrastructure & Cloud • Kubernetes (on prem & cloud), Helm, RBAC, Secrets Management. • AWS / Azure. • Terraform / Ansible. h3. Orchestration agentique • MCP Servers, Agent Registry, Agent Gateway. • Frameworks agents : Dust, Mistral, Dataiku. h3. DevOps / CI/CD / Observabilité • GitLab CI, Jenkins, Sonar, Artifactory/Nexus. • Docker, optimisation d’images. • Datadog, Grafana, Prometheus, logging distribué. h3. Sécurité • Keycloak, OIDC, JWT. • Scans de sécurité, politiques DevSecOps. h3. Langages & intégration • Python expert (FastAPI, Langgraph, Langchain, Pydantic, asyncio). • Compétences Fullstack (Python, Java, Angular) • YAML / JSON / OpenAPI. • Kafka ou autres bus d’événements

Qui sommes-nous ? Chez AMD Blue , l'innovation est notre passion, et nous sommes fiers de présenter Blue Data . Avec une présence établie sur l'ensemble du territoire français et une récente expansion aux États-Unis, nous sommes résolument tournés vers l'avenir. Dans le cadre d’un besoin client, nous avons l'opportunité d'accueillir un nouveau membre au sein de notre Tribu Data . Contexte de la mission : Notre client recherche un(e) GenAI Engineer pour piloter l'implémentation de solutions d'IA innovantes au sein du domaine Finance. Au sein d'une équipe pluridisciplinaire (Product Managers, Analytics & BI Engineers, Experts Gouvernance), vous travaillerez à la mise en place d'applications robustes destinées aux contrôleurs de gestion. Descriptif de la mission : Les missions sont : Réalisation et maintien en condition opérationnelle (run) du projet de débrief de la performance hebdomadaire Réalisation de l'analyse des sites non profitables Développement de solutions pour le forecast financier des ventes Collaboration étroite entre les besoins métiers et les contraintes techniques pour livrer des solutions d'IA actionnables

Solution Architecte expérimenté avec une double compétence Python/IA et maîtrise du vibe coding, capable de concevoir des architectures innovantes tout en accompagnant une équipe de développeurs dans un contexte agile et international. 1. Description de la mission Dans le cadre des projets IT Innovation, il s'agira d'intégrer et de renforcer l'équipe, en tant que Solution Architecte et Tech Lead IA Python . Vous serez en charge des spécifications, conceptions architecturales et réalisations des différents modules nécessaires à la mise en production des solutions IA. Cette équipe travaille en mode agile en proximité avec les métiers Products & Innovation ainsi que les équipes métier et IT des autres filières du client. En tant que Tech Lead, vous aurez la responsabilité de développer les solutions tout en accompagnant et en montant en compétences les développeurs Python/IA de l'équipe . Vous jouerez un rôle clé dans l 'architecture des solutions IA, l'intégration des LLMs et technologies ML/DL, et dans la mise en place des meilleures pratiques de développement assisté par IA. Expert reconnu en vibe coding , vous maîtrisez parfaitement l'utilisation des outils d 'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer le développement tout en garantissant la qualité architecturale et la maintenabilité du code. Vous êtes capable de former et guider l'équipe dans l'adoption de ces nouvelles méthodes de travail. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire . Résultats attendus (Livrables) • Participation active aux workshops avec les équipes IT/métiers du client et contribution aux décisions architecturales • Conception et design d'architectures de solutions IA scalables et robustes (LLMs, ML/DL, data pipelines) • Prise en charge des modules critiques du projet : Architecture, Conception, Développement, Tests, mise en production • Accompagnement et mentorat des développeurs Python/IA de l'équipe (code reviews, pair programming, transfert de compétences) • Formation et coaching de l'équipe sur les techniques de vibe coding et utilisation optimale des outils IA • Création d'une bibliothèque de prompts réutilisables et de best practices pour le développement assisté par IA • Définition et mise en place des standards de développement Python et des best practices IA • Échanges et communications techniques avec les autres membres de l'équipe et les parties prenantes • Documentation architecturale complète (ADR - Architecture Decision Records, diagrammes, patterns, choix techniques) • Documentation des best practices techniques et méthodologiques détaillée • Mise en place et automatisation des tests (pytest, unittest, tests d'intégration, tests de modèles IA) • Contribution à la stratégie MLOps et à l'industrialisation des solutions IA • Optimisation des performances et des coûts des solutions IA (latence, throughput, coûts API) • Veille technologique et recommandations sur les évolutions techniques de la stack Python et IA • Évaluation et benchmark des nouveaux outils, frameworks et modèles IA pour améliorer la productivité • Animation de sessions de partage de connaissances sur l'IA et le vibe coding

Bonjour a tous je suis a la recherche d'un profil DevOps Engineer IA pour l'un de mes clients, Profil recherché : DevOps Engineer avec expertise en MLOps et maîtrise du vibe coding, capable de construire et maintenir des infrastructures robustes pour l'IA tout en automatisant les déploiements et en garantissant la performance des solutions en production. Compétences requises Hard Skills : • 5 ans d'expérience minimum en développement Python avec focus IA/ML • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) • Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain • Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, agents) • Maîtrise des plateformes Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Connaissance des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA • Compétences en data engineering (preprocessing, feature engineering, pipelines de données) • Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL, Vector DBs) • Expérience en développement d'APIs (FastAPI, Flask, REST) • Bonne connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) • Expertise en testing et qualité du code (pytest, unittest, code coverage) • Connaissance des outils de versioning (Git, GitLab/GitHub) • Un plus : Expérience en Computer Vision et/ou NLP Soft Skills : • Esprit critique développé face au code généré par IA • Capacité à décomposer des problèmes complexes et à formuler des prompts efficaces • Curiosité intellectuelle et veille technologique active sur l'IA • Pragmatisme : équilibre entre vitesse de développement et qualité • Rigueur dans la validation et l'optimisation du code • Autonomie et force de proposition • Excellent relationnel et capacité à travailler en équipe • Esprit agile et adaptatif • Capacité à partager ses connaissances et best practices Résultats attendus (Livrables) • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du vibe coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de vibe coding avec l'équipe

Expert Senior Google Workspace, Data & IA 1. Contexte de la mission Dans le cadre d’un programme de transformation digitale, nous recherchons un Expert Senior Google Workspace, Data & IA capable d'assurer l'interface entre l'expertise technique et les enjeux métiers sur l'ensemble de l'écosystème Google Workspace et ses extensions Data & IA . Le profil recherché est un consultant hybride à forte valeur ajoutée , capable d’administrer l’environnement collaboratif, d’analyser la donnée d’usage (BigQuery / Looker), de développer des solutions d’automatisation (AppSheet) et de porter la vision fonctionnelle (RSE, Adoption, IA) auprès des directions métiers. 2. Description des missions Volet Data & Analytics (Expertise Looker & BigQuery) Business Intelligence (Looker) Conception et maintenance de modèles LookML complexes Élaboration de dashboards de pilotage stratégique afin de mesurer l’adoption des outils et la performance des processus métiers Data Analysis (BigQuery) Exploitation avancée des données (logs d’audit Google Workspace, données métiers) via requêtage SQL optimisé Structuration des tables et gestion des coûts de stockage et de calcul Pilotage RSE & Usages Définition et mise en place d’indicateurs de suivi sur l’infobésité et l’hyperconnexion Contribution aux démarches de Qualité de Vie au Travail (QVT) et de sobriété numérique Volet IA Générative (Gemini) & Innovation Centre d’Expertise IA Contribution à la structuration du centre d’expertise IA Rôle de référent technique et fonctionnel sur la solution Gemini Acculturation & Animation Animation d’une communauté d’ambassadeurs IA Organisation de webinars , rédaction de guides de bonnes pratiques et identification de cas d’usage à forte valeur ajoutée Intégration Métier Déploiement de solutions IA opérationnelles : assistance rédactionnelle synthèse documentaire assistants virtuels adaptés aux besoins métiers Volet Google Workspace : Technique & Fonctionnel Expertise Admin & Sécurité Administration avancée de la console Google Workspace Audit et optimisation des configurations de sécurité (DLP, Context-Aware Access) en collaboration avec les équipes cybersécurité Automatisation des Processus Développement d’applications métiers via AppSheet (Low-code) Développement de Google Apps Script pour automatiser les tâches manuelles et remplacer des fichiers Excel complexes Transition Office vers Google Accompagnement technique et méthodologique pour la migration des outils Microsoft (Excel / VBA) vers l’écosystème Google (Sheets / Apps Script / BigQuery) Posture AMOA / PO Assistance au Product Owner dans : la définition de la roadmap produit la rédaction de User Stories la conduite du changement

La Plateforme Agentique constitue un pilier central de la stratégie IA de. Elle fournit un socle unifié pour créer, orchestrer, sécuriser et industrialiser les agents IA utilisés par les métiers. Elle repose notamment sur : * un Agent Registry et un Agent Gateway permettant le référencement, l’orchestration et la sécurisation des agents IA ; • des standards de gouvernance, workflows agentiques, règles SSI, conformité IA Act ; • des frameworks agentiques tels que Dust, Mistral, Dataiku ; • une intégration profonde au SI (APIs internes, data products, bus d’événements, services cloud) ; • des exigences fortes d’observabilité, de scalabilité et de conformité. Le Technical Lead IA jouera un rôle structurant pour garantir cohérence technique, industrialisation et excellence DevOps au sein de la plateforme.

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Data Engineer Sénior / Big Data / Spark / Cloudera sur Paris. Contexte de la mission Le projet HALO est un programme stratégique de digitalisation des parcours bancaires (vente en ligne, souscription, IA). La Direction Data met en place une plateforme Big Data pour alimenter les cas d’usage métiers à forte valeur ajoutée. Il s’agit d’un nouveau projet (build) avec des enjeux de performance, d’intégration IA et de montée en charge. L’environnement technique est centré sur un écosystème Hadoop/Cloudera on-premise. Missions principales • Participer à la définition de l’architecture Data en lien avec les architectes et la squad • Affiner les User Stories avec le PO/BA, concevoir et développer les pipelines de collecte et de stockage des données • Orchestrer les flux batch et temps réel (Spark batch + Spark Streaming) • Mettre en œuvre les tests unitaires et automatisés • Déployer le produit dans les différents environnements (CI/CD) • Garantir le bon fonctionnement en production : monitoring, gestion des incidents, optimisation • Accompagner l’équipe dans une logique d’amélioration continue de la qualité du code Environnement technique Catégorie Technologies Framework Big Data Hadoop Cloudera (requis) Traitement Spark, PySpark, Spark Streaming (requis) — Scala (apprécié) Messaging Kafka, Kafka Connect, Kafka Streams (apprécié) Langages SQL (requis), Scala, Java, Shell, Python Bases de données SQL : Hive, Phoenix — NoSQL : HBase, MongoDB DevOps / CI-CD Git, Jenkins, Artifactory, XL Deploy, XL Release Monitoring ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana), Grafana Gouvernance RGPD, Data Lineage, Catalogage

Je recherche pour un de mes clients un Data Scientist Computer Vision sur Alsace Vos missions Développer des modèles de Computer Vision pour identifier les fonctions et contenus des objets dans des images Accompagner les équipes commerciales dans l’exploitation des outils de classification et d’analyse visuelle Déployer et maintenir des solutions de traitement d’images en production sur GCP (Vertex AI) Concevoir des pipelines et algorithmes permettant la visualisation en temps réel de scènes d’ameublement Collaborer avec les équipes métier pour traduire les enjeux business en solutions techniques et aider au déploiement en production. Assurer une veille technologique pour intégrer les dernières avancées en vision par ordinateur Profil recherché Compétences techniques : Maîtrise des technologies Computer Vision (détection, segmentation, classification d’images) Expérience avec Vertex AI et déploiement sur GCP Solides connaissances en machine learning et deep learning Maîtrise de Python et frameworks associés (TensorFlow, PyTorch…) Connaissance des pipelines de production et des bonnes pratiques MLOps Profil : Diplôme Bac+5 (Data Science, IA, Informatique ou équivalent) Expérience significative en Computer Vision de 2 ans minimum dans des contextes similaires Capacité à comprendre les enjeux business et à collaborer avec les équipes commerciales Autonomie, rigueur et curiosité technologique Projets innovants à forte valeur business Impact direct sur les ventes et l’expérience client Environnement technologique moderne et dynamique Télétravail flexible et équipe collaborative

Contexte Dans le cadre des projets IT Innovation, vous intégrerez l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Data Scientist Senior avec une double mission stratégique : veille technologique et développement de modèles IA. Vous serez le référent technique sur les nouvelles approches IA/ML (LLMs, nouvelles architectures, techniques émergentes). Vous évaluerez la faisabilité technique des use cases métiers, benchmarkerez les solutions du marché (vendors, open-source) et réaliserez des quick POCs (2-3 jours) pour valider des hypothèses avant investissement. Vous concevrez et développerez les modèles ML/DL pour les use cases retenus, du choix des algorithmes à l'optimisation finale. Vous réaliserez des prototypes rapides (POC en 2-4 semaines) et accompagnerez un Data Scientist junior dans sa montée en compétences. Expert en vibe coding, vous utilisez les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) pour accélérer l'exploration de données, le prototypage de modèles, la génération de code d'analyse et la documentation, tout en gardant un esprit critique sur les résultats. Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les équipes métier Products & Innovation, les développeurs IA, les architectes et les autres Data Scientists. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire.

Développeur .NET Full Backend – Orientation Intelligence Artificielle - Bordeaux Démarrage ASAP. 2 jours de déplacement sur site toutes les deux semaines. Longue mission. Je recherche un Développeur .NET Full Backend passionné par l’Intelligence Artificielle pour concevoir et développer des solutions backend robustes intégrant des capacités d’IA modernes. Vous participerez à la création de services intelligents, APIs scalables et architectures cloud capables d’exploiter des modèles d’IA pour automatiser, analyser et optimiser des processus métiers. Missions : Concevoir et développer des APIs backend performantes en .NET (C#, Core) Concevoir des architectures microservices scalables Intégrer des modèles d’IA / Machine Learning / LLM dans les applications backend Développer des pipelines de données pour alimenter les modèles d’IA Mettre en place des services d’automatisation intelligente Participer à la conception technique et à l’architecture logicielle Optimiser les performances et la sécurité des services Collaborer avec les équipes produit et data Stack technique : Backend : .NET 6/7/8, C#, Core Architecture : Microservices, Clean Architecture, DDD Data : SQL Server, PostgreSQL, Redis Cloud / DevOps : Azure / AWS, Docker, CI/CD IA / Data : intégration d’API d’IA (LLM, NLP) pipelines ML traitement de données API : REST, GraphQL Messaging : RabbitMQ / Kafka Profil recherché : Profil sénior en développement backend .NET Excellente maîtrise de C# et Core Bonne connaissance des architectures backend modernes Intérêt marqué pour l’Intelligence Artificielle et les systèmes intelligents Expérience avec APIs, microservices et cloud Capacité à concevoir des systèmes évolutifs et maintenables

Data Management Lead - Chef de projet - Senior Data Management / Data Governance Lead Collibra ; MDM ; DAMA / DCAM - réglementations Data & IA (IA Act) Conduite de programme Data complexe – environnement grand groupe. 10+ ans en Data Management / Data Governance ET GESTION DE PROJETS COMPLEXES Pilotage de programmes data transverses Contexte multi-métiers, réglementé Data Management & Gouvernance Gouvernance de la donnée (DAMA / DCAM) Data catalog, glossaire, dictionnaire de données Données de référence (MDM), qualité de la donnée Cycle de vie, linéage, classification des données Outil clé : Collibra (expert) Certification DAMA appréciée – pas nécessaire