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En tant que Lead Developer, vous portez la vision technique du produit, garantissez sa robustesse, sa performance et son évolutivité, tout en veillant au respect des standards de sécurité et de qualité. -Vision technique & Architecture : Définir et piloter l'architecture globale (performance, scalabilité, maintenabilité) en lien avec les architectes techniques et fonctionnels. -Développement : Concevoir et implémenter les fonctionnalités clés principalement en Python, ainsi qu'en React / TypeScript.-Qualité & Bonnes pratiques : Garantir la qualité du code (revues de code, tests, CI/CD, métriques de qualité type Sonar) et assurer la veille sur l'utilisation des assistants de dev (Copilot, Claude...). -Cadrage Produit : Co-construire les solutions avec le Product Owner (faisabilité technique, arbitrages MVP). -Livraisons & Ops : Piloter les mises en production en lien avec les équipes QA et respecter les processus DevOps. -Collaboration & Cérémonies : Interagir avec les équipes des autres composants de la plateforme et participer aux présentations des nouveautés aux utilisateurs.

Contexte de la mission Au sein d'une équipe dédiée aux technologies de l'IA et de la Data, vous participerez au développement et à l'industrialisation d'une plateforme RAG (Retrieval-Augmented Generation) permettant aux applications et aux agents IA d'interroger des bases documentaires et des connaissances métiers en langage naturel, avec des réponses fiables et sourcées. La plateforme couvre l'ensemble de la chaîne RAG : ingestion et indexation documentaire, recherche vectorielle et hybride, génération de réponses, évaluation de la qualité et gestion des droits d'accès. Vous intégrerez une équipe qui place également l'IA au cœur de ses pratiques de développement, notamment à travers l'utilisation quotidienne d'agents de programmation. Missions principales Développement Backend et RAG Concevoir, développer et maintenir les services backend et les API en Python avec FastAPI. Construire des pipelines d'ingestion documentaire : connecteurs, parsing de documents (PDF, Office, HTML, documents scannés), découpage, embeddings et synchronisation incrémentale. Améliorer les mécanismes de recherche : recherche vectorielle et hybride, reranking, réécriture de requêtes et filtrage par métadonnées. Mettre en œuvre une recherche multilingue et gérer les droits d'accès aux documents. Intégrer les modèles de langage et d'embeddings via une passerelle IA. Mesurer et améliorer la qualité des résultats : pertinence, précision, fidélité et fiabilité des réponses. Architecture et industrialisation Garantir la performance, la scalabilité et la disponibilité des services. Participer à la supervision, aux tests de charge et à la gestion des incidents. Contribuer aux choix d'architecture et aux études de solutions (développement interne, achat ou open source). Développer des outils, SDK et templates facilitant l'intégration de nouvelles bases documentaires. IA agentique et pratiques de développement Exposer les fonctionnalités RAG sous forme d'outils et de serveurs MCP utilisables par des agents IA. Développer des mécanismes de recherche agentique et multiétapes. Utiliser quotidiennement des agents de programmation (Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot…) pour accélérer le développement, les tests et les refactorisations. Rédiger des spécifications précises, déléguer les tâches aux agents et contrôler rigoureusement les résultats. Contribuer aux bonnes pratiques de développement, aux revues de code, aux tests automatisés et à la documentation. Participer à l'amélioration continue des pratiques de l'équipe et au partage de connaissances.

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

ContexteDans le cadre de l'industrialisation d'un environnement Oracle de grande envergure, nous recherchons un DBA Oracle confirmé, disposant d'une forte expertise en développement et automatisation, pour renforcer une équipe spécialisée dans la création de services Database as a Service (DBaaS). L'objectif est d'automatiser et de fiabiliser la gestion du cycle de vie de plusieurs milliers de bases Oracle, au sein d'un environnement de production critique. Le poste est principalement orienté BUILD, développement et automatisation, avec une expertise DBA Oracle indispensable pour concevoir des solutions robustes et adaptées aux contraintes de production. MissionsConcevoir, développer et maintenir des playbooks Ansible pour automatiser les opérations DBA Oracle Automatiser le cycle de vie des bases : provisioning, décommissionnement, patching, upgrades et configuration Data Guard Développer des scripts et outils internes en Python pour industrialiser les opérations Concevoir des automatisations robustes, idempotentes et réutilisables, capables de gérer des scénarios complexes Participer au développement et à l'évolution d'une plateforme interne Database as a Service (DBaaS) Contribuer à la mise en place d'API et de mécanismes d'orchestration des services de bases de données Participer à l'intégration des automatisations dans les chaînes CI/CD et outils d'orchestration Accompagner la standardisation des configurations et des opérations sur Oracle 19c Contribuer à l'industrialisation des environnements Exadata / ExaCC Collaborer avec les équipes DBA, DevOps et Cloud pour fiabiliser et optimiser les solutions développées Participer à l'amélioration continue des outils, procédures et standards techniques Explorer les apports de l'IA et des approches agentiques dans les processus de développement et d'automatisation

Vous êtes passionné(e) par l'IA générative et les projets à fort impact utilisateur ? Nous recherchons pour l'un de nos clients du secteur un(e) Data Scientist Python / IA pour rejoindre un projet ambitieux : le développement d'un assistant intelligent destiné à transformer l'expérience de ses utilisateurs. Vous rejoindrez une équipe innovante, au contact direct des enjeux métier, où vos travaux auront une portée concrète et visible sur un produit final. C'est l'opportunité de travailler sur des cas d'usage IA en constante évolution, dans un environnement qui encourage l'expérimentation et la montée en compétences continue. Vos missions : – Conception, entraînement et optimisation de modèles IA/NLP au service de l'assistant – Développement Python autour de frameworks de Machine Learning et de Deep Learning – Collaboration étroite avec les équipes produit pour intégrer les modèles en conditions réelles – Veille technologique active sur les avancées en IA générative

Dans le cadre du renforcement de ses équipes IT Innovation, nous recherchons 5 Développeurs Python – AI-Native Developers pour participer à la conception, au développement et à l'industrialisation de solutions innovantes intégrant l'intelligence artificielle. Les consultants interviendront sur des projets visant à accélérer le développement logiciel grâce aux outils d'IA générative, à automatiser les processus et à concevoir des applications intelligentes répondant aux besoins métiers. Missions principalesConcevoir, développer et maintenir des applications et services en Python. Intégrer des solutions d'intelligence artificielle générative dans les applications existantes ou nouvelles. Exploiter les outils de développement assisté par l'IA afin d'améliorer la productivité et la qualité du code. Concevoir et développer des API et des services backend performants et sécurisés. Participer à la conception de solutions basées sur les grands modèles de langage (LLM). Mettre en œuvre des mécanismes de prompt engineering et d'orchestration des modèles d'IA. Développer des solutions intégrant des techniques de recherche augmentée par génération (RAG), selon les besoins du projet. Réaliser les tests unitaires, les tests d'intégration et les contrôles de qualité du code. Participer à l'intégration continue, au déploiement et à l'industrialisation des applications. Collaborer avec les équipes IT, Data, DevOps et métiers pour identifier et mettre en œuvre des solutions innovantes. Assurer une veille technologique sur les outils, frameworks et pratiques de développement AI-Native. Compétences techniques requisesPython : excellente maîtrise du langage et de son écosystème. Développement backend : conception d'API REST et développement de services applicatifs. Intelligence artificielle générative : compréhension des LLM et de leurs cas d'usage. Prompt engineering : capacité à concevoir, tester et optimiser des prompts. Développement assisté par l'IA : utilisation d'outils de génération de code et d'assistance au développement. Frameworks Python : connaissance de FastAPI, Flask ou Django. Tests et qualité logicielle : tests automatisés, bonnes pratiques de développement, revue de code et gestion de versions avec Git. Bases de données : maîtrise des bases SQL et/ou NoSQL. Industrialisation : notions de CI/CD, Docker et environnements de déploiement. RAG et outils d'orchestration IA : connaissance de frameworks tels que LangChain ou LlamaIndex, appréciée.

Notre client, acteur technologique innovant évoluant dans un environnement à forte composante R&D, recherche son futur Ingénieur Deep Learning & Computer Vision (H/F) dans le cadre du renforcement de ses équipes d'intelligence artificielle et de traitement de données avancées. Vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation de solutions d'IA destinées à l'analyse de données complexes issues de systèmes de perception et de capteurs avancés. Vos missions : Intégré(e) à une équipe pluridisciplinaire, vous serez amené(e) à : Concevoir et entraîner des modèles de Deep Learning dédiés à la détection, la classification et l'analyse de données complexes. Développer des pipelines Python complets : préparation, enrichissement, entraînement, validation et évaluation des modèles. Construire et qualifier des jeux de données en garantissant leur qualité, leur traçabilité et leur robustesse. Optimiser les performances des modèles grâce au tuning des hyperparamètres et à l'analyse des résultats obtenus. Participer à l'industrialisation des solutions d'IA dans des environnements à fortes contraintes techniques. Assurer le déploiement et l'optimisation de modèles sur des plateformes embarquées. Collaborer avec les équipes techniques afin d'identifier et mettre en œuvre les meilleures approches d'intelligence artificielle. Contribuer à la veille technologique et à l'amélioration continue des solutions développées. Les compétences techniques Python PyTorch ou TensorFlow Computer Vision / OpenCV Deep Learning Classification, segmentation et détection d'objets Gestion de datasets et data augmentation Évaluation et optimisation de modèles IA Traitement d'images et de données multi-capteurs

Missions principalesAxe 1 — Collecte et structuration des données Structurer les données issues des différents ERP et organiser les extractions. Préparer et piloter les dossiers de collecte pour chaque sujet métier. Contribuer à l'alimentation du datalake AWS. Définir et formaliser les besoins en données en fonction des usages attendus. Garantir la cohérence et la bonne structuration des données collectées. Axe 2 — Intégration et qualité des données Collaborer avec l'équipe data groupe pour valider les collectes. Recetter l'intégration des données et vérifier leur conformité aux besoins. Identifier les anomalies, incohérences et problèmes de qualité. Mettre en place des contrôles permettant de fiabiliser les données. Axe 3 — Décisionnel et accompagnement métier Accompagner les équipes métier dans l'exploitation de leurs données. Faciliter la prise en main de Dataiku. Formaliser les besoins de reporting et concevoir les tableaux de bord adaptés. Transformer les besoins métier en indicateurs et outils d'aide à la décision. Axe 4 — Développement d'outils complémentaires et IA Développer des formulaires internes avec Google Apps Script pour répondre aux besoins non couverts par les ERP. Accompagner les métiers dans l'utilisation de l'IA pour leurs développements. Identifier les cas d'usage permettant d'améliorer les pratiques et les outils existants.

Intitulé : Data Engineer Senior IA (H/F) Expérience : +7 ans minimum Mode de travail : Hybride Localisation : Île-de-France Démarrage : ASAP Secteur : Services financiers Environnement : AWS, Spark, Python, SQL, DataOps, Gouvernance Data, CI/CD ContexteDans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Data Engineer Senior pour rejoindre sa Direction Data & IA. Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge de la conception, de l'industrialisation et de l'exploitation des plateformes de données destinées à soutenir les enjeux métiers, réglementaires et analytiques de l'entreprise. Votre rôle consistera à concevoir des architectures Data robustes, piloter l'industrialisation des pipelines de données et garantir la qualité, la gouvernance et la valorisation des données à grande échelle. Missions principalesPilotage des projets DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Accompagner les métiers dans l'identification et la formalisation de leurs besoins Data. Traduire les besoins fonctionnels, techniques et réglementaires en solutions concrètes et industrialisables. Être le référent technique Data auprès des chefs de projet, architectes, développeurs, data analysts, data scientists et parties prenantes métier. Piloter les choix techniques et garantir leur cohérence avec les standards de l'entreprise. Conception et développement des pipelines DataConcevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion de données : Batch APIs Flux programmés Chargements de fichiers Développer des traitements ETL / ELT alimentant un Data Lake et des plateformes analytiques. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation des données. Garantir la performance, la qualité, la résilience et la maintenabilité des traitements. Assurer l'industrialisation complète des développements réalisés. Challenger les choix techniques et méthodologiques proposés par les autres membres de l'équipe. Architecture Data et IndustrialisationConcevoir des architectures Data modernes, modulaires et évolutives. Définir et appliquer les principes DataOps : Automatisation Versionning CI/CD Reproductibilité Observabilité Favoriser la mutualisation et la réutilisation des composants existants avant tout nouveau développement. Construire et maintenir : Pipelines ETL / ELT Chaînes CI/CD APIs de diffusion de données Mécanismes de monitoring et d'alerting Collaborer avec les équipes Data, Cloud et IA afin d'harmoniser les pratiques et accélérer les déploiements. Gouvernance, qualité et conformité des donnéesDéfinir et promouvoir les standards de développement Data. Garantir la qualité, la traçabilité et la conformité des données. Structurer les pratiques autour de : Git et workflows de développement Tests automatisés Documentation Data Catalog Métadonnées Lignage des données Infrastructure as Code Réaliser des audits techniques des pipelines et jeux de données. Assurer la conformité des solutions avec les exigences réglementaires et les politiques internes de gouvernance. Garantir la reproductibilité attendue lors des contrôles et audits. Leadership technique et accompagnementEncadrer et accompagner les Data Engineers juniors et intermédiaires. Participer à la montée en compétences de l'équipe. Assurer un rôle de mentor et de référent technique. Vulgariser les enjeux Data auprès des utilisateurs métiers. Participer aux revues d'architecture et aux processus de validation technique. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques Data et DataOps. Innovation et veille technologiqueRéaliser une veille active sur les technologies Data, Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration des plateformes existantes. Proposer des solutions innovantes répondant aux enjeux métiers. Anticiper les évolutions réglementaires et les enjeux liés à la qualité, la gouvernance et la souveraineté des données.

Dans le cadre de ses projets d'innovation IT, notre client, acteur international du secteur financier, recherche un Expert en Agentic coding pour rejoindre son équipe dédiée à l'AI Factory et à l'innovation. Vous disposez d'une expérience concrète et productive en agentic coding, ainsi que d'une bonne maîtrise des outils d'IA générative tels que GitHub Copilot, Cursor, Claude Code ou ChatGPT. Vous serez chargé du développement, de l'intégration et de l'optimisation de solutions d'intelligence artificielle répondant à différents cas d'usage métiers. Vous jouerez également un rôle clé dans l'industrialisation et le déploiement des solutions IA en production. La mission s'inscrit dans un environnement agile, en collaboration étroite avec les Data Scientists, les architectes solutions, les équipes métiers et les équipes IT. Le contexte de travail est anglophone. La maîtrise de l'anglais est obligatoire. La prestation sera réalisée exclusivement en présentiel.

ContexteAu sein d'une équipe Agile spécialisée dans la conception de parcours digitaux dans le secteur bancaire, vous rejoindrez une squad pluridisciplinaire dédiée à l'épargne. Dans le cadre du lancement de travaux autour de l'IA conversationnelle, nous recherchons un Développeur IA pour contribuer à la conception et au développement d'un premier POC d'agent conversationnel dédié à l'épargne. MissionsConcevoir et développer les composants techniques nécessaires à la mise en place d'un agent conversationnel. Participer aux choix techniques et à la sélection des solutions répondant aux besoins métier. Contribuer à la construction du socle technique IA. Accompagner la montée en compétences des développeurs de la squad sur les solutions d'IA conversationnelle. Documenter les solutions et composants IA développés. Participer aux mises en production et aux pratiques DevOps. Collaborer au sein d'une équipe Agile.

Le projet s'inscrit dans le secteur de l'énergie et porte sur la refonte complète d'une application stratégique devenue difficile à maintenir et à faire évoluer. L'objectif est de construire une solution indépendante de l'historique applicatif tout en expérimentant une nouvelle organisation de développement. L'application intervient dans la gestion et l'optimisation de la production nucléaire. Elle couvre notamment : la mise à jour du planning des arrêts de tranches et des hypothèses de production ; le calcul des valeurs d'usage du nucléaire ; le calcul de la modulation de la production ; le calcul des économies de combustible ; l'optimisation des plannings d'arrêt pour maintenance ; la production d'estimations et d'indicateurs relatifs au parc nucléaire. La solution s'appuie sur des moteurs de calcul hébergés sur des infrastructures HPC afin de traiter des calculs métier complexes et d'importants volumes de données. Le backend est développé en Python avec FastAPI. Les développements mobilisent également Pydantic, Pandas, Plotly et les principes de programmation orientée objet. La persistance des données repose sur PostgreSQL. Une attention particulière est portée aux performances ainsi qu'à la compréhension précise des règles fonctionnelles. Le frontend est développé avec Vue.js et Node.js dans une architecture SPA. Certains écrans présentent une forte complexité fonctionnelle et ergonomique. Ils comprennent notamment une représentation interactive du planning des arrêts de tranches, avec déplacement des éléments dans l'interface et mise à jour en temps réel des autres composants de la page. La qualité visuelle, la précision d'affichage et la maîtrise approfondie des composants frontend sont essentielles. La mission consiste à : monter en compétence sur le contexte métier ; analyser les User Stories ; concevoir et produire les développements attendus ; garantir la conformité fonctionnelle du code ; appliquer les bonnes pratiques de développement ; mettre en place et maintenir les tests unitaires ; factoriser et documenter le code ; vérifier systématiquement tout code généré ou modifié avec l'aide d'une IA ; participer aux ateliers de conception ; contribuer à la formation et à l'animation de la communauté ; réaliser des estimations macroscopiques afin de donner de la visibilité à l'équipe projet ; alerter sur les risques techniques, fonctionnels, organisationnels, calendaires ou de sécurité. L'environnement de développement et de déploiement comprend notamment GitLab, Docker, Kubernetes, SonarQube, Checkmarx et des bases de données relationnelles. Les livrables comprennent notamment le code source, les tests unitaires, la documentation technique et fonctionnelle, les dossiers de conception, les dossiers de tests et de recette, les comptes rendus, les plans d'action et les éléments de suivi nécessaires à la continuité du projet. Les livrables doivent être complets, actualisés, traçables et conformes aux référentiels documentaires applicables. L'usage de l'intelligence artificielle est encadré. Tout code ou fichier généré ou modifié par une IA doit être identifié avec l'outil utilisé, sa version ou son modèle lorsqu'il est disponible, et la date de génération. La transmission de données sensibles, de code propriétaire, de secrets, de schémas de base de données ou de données métier à des services publics ou non sécurisés est interdite. Bloc B — Profil recherchéNous recherchons un Concepteur Développeur Full Stack senior disposant d'une expertise avancée en Python et d'une expérience confirmée en développement frontend avec Vue.js. Compétences techniques obligatoires : excellente maîtrise de Python, FastAPI, Pydantic, Pandas, Plotly et de la programmation orientée objet ; maîtrise confirmée de Vue.js, Node.js et des architectures SPA ; expérience confirmée des pratiques de développement et de déploiement continus ; maîtrise de GitLab, Docker, Kubernetes, SonarQube et Checkmarx ; bonne maîtrise des bases de données relationnelles, notamment PostgreSQL ; capacité à développer des interfaces complexes, interactives et mises à jour en temps réel ; maîtrise des tests unitaires, de la factorisation, de la documentation et des revues de code ; connaissance des outils d'IA d'aide au développement, de leurs usages et de leurs limites ; certification valide dans le domaine de l'intelligence artificielle ou de l'IA générative.

Le/la Data & IA Engineer Senior est responsable de la conception, du déploiement et de la fiabilisation des architectures de données et des solutions d'intelligence artificielle, de la collecte des données jusqu'à leur exploitation par les utilisateurs. Rattaché(e) au Leader de la Transformation Numérique, il/elle intervient sur quatre axes principaux : Data Engineering : collecte, nettoyage, qualification et documentation des données ; conception et automatisation de pipelines ETL et de traitements Python. Intelligence artificielle : conception d'agents IA et de systèmes RAG intégrant des LLM, afin de répondre aux besoins métiers. Déploiement et exploitation : création d'API, intégration des solutions dans des applications web et mise en place de tableaux de bord décisionnels. Fiabilité et sécurité : tests, monitoring, gouvernance et traçabilité des données, gestion des accès et respect des exigences de cybersécurité.

Notre client, acteur du secteur pharmaceutique, est à la recherche de son futur Développeur Python (H/F) pour intervenir dans le cadre du renforcement de ses équipes techniques sur des projets cloud stratégiques. Vos missions : Intégré à une équipe technique, vous devrez : Développer et maintenir des applications en Python Concevoir et déployer des solutions cloud Mettre en place et exécuter des tests unitaires Conteneuriser les applications via Docker Participer aux choix d'architecture technique Contribuer à l'optimisation des performances et de la qualité du code Intervenir sur des sujets innovants liés à l'IA générative (selon contexte) Les compétences techniques Maîtrise de Python Expérience Cloud Bonne maîtrise de Docker

Niveau d'expérience : Junior (1 à 3 ans) Type de poste : Ingénieur IA / MLOps Junior (H/F) Localisation : Région parisienne (hybride possible) Démarrage : Dès que possible. Contexte Dans le cadre du développement de ses activités Data & Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Ingénieur IA / MLOps Junior pour rejoindre son équipe dédiée à la conception, l'industrialisation et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle. Vous interviendrez sur des projets innovants à fort impact, couvrant aussi bien l'IA générative que les modèles de Machine Learning traditionnels, dans un environnement cloud et DevOps moderne. Vos missions En tant qu'Ingénieur IA / MLOps, vous aurez pour responsabilités de : Agir comme référent technique IA auprès des différentes parties prenantes : équipes projets, développeurs, architectes et métiers. Concevoir, développer, industrialiser et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de bout en bout. Participer à l'intégration de solutions IA développées en interne ou proposées par des éditeurs externes. Contribuer à la mise en place et à l'évolution de la plateforme IA (MLOps, monitoring, gouvernance, catalogue de modèles). Industrialiser les modèles développés par les équipes Data Science afin de garantir leur passage en production. Assurer le respect des bonnes pratiques de développement, d'exploitation et de gouvernance IA. Participer à la mise en conformité des projets avec les exigences réglementaires et les standards de sécurité des données. Profil recherchéCompétences comportementales Nous recherchons une personne : Orientée résultats et capable de respecter les délais fixés. Dotée d'un fort esprit d'équipe et d'une bonne capacité de collaboration. Rigoureuse, organisée et autonome. Capable de communiquer efficacement à l'écrit comme à l'oral. Force de proposition avec une approche pragmatique des problématiques. Curieuse et en veille permanente sur les évolutions technologiques. Disposant d'un niveau d'anglais professionnel permettant d'évoluer dans un environnement technique international. Compétences techniquesExpérience Première expérience réussie (1 an minimum) en Intelligence Artificielle et/ou IA Générative. Participation à un projet de mise en production ou d'industrialisation de solutions IA. Une expérience dans un environnement réglementé constitue un atout. Langages et développement Excellente maîtrise de Python. Connaissances en SQL. La maîtrise des technologies JavaScript constitue un plus. Cloud & Infrastructure Expérience sur un environnement cloud de type AWS : S3 SageMaker Bedrock Lambda API Gateway ECS / EKS EC2 OpenSearch Aurora DevOps & MLOps Bonne connaissance des outils et pratiques : GitLab Docker Kubernetes Airflow MLflow Artifactory APIs REST Hugging Face Frameworks d'orchestration d'agents IA Outils de monitoring et de gouvernance des modèles Écosystème IA & Machine Learning Maîtrise des bibliothèques et frameworks : Scikit-learn Pandas TensorFlow PyTorch Transformers LangChain LangGraph Connaissances des concepts suivants : Machine Learning supervisé et non supervisé Deep Learning RAG (Retrieval Augmented Generation) Fine-tuning de modèles Agentic AI et systèmes multi-agents Human-In-The-Loop (HITL) Monitoring et observabilité des systèmes IA Data & Bases de données SQL et NoSQL Bases vectorielles (OpenSearch, Redis, PGVector ou équivalent) Notions de bases orientées graphe appréciées Méthodologies Bonne pratique des méthodes Agile (Scrum, Kanban ou équivalent).