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Contexte de la mission L'équipe Cybersécurité assure la protection et la sécurisation de l’ensemble du groupe : elle pilote la stratégie de gouvernance et les processus de gestion du risque, s’assure de la conformité de nos systèmes d’information, définit les moyens techniques nécessaires à la détection et à la réponse aux incidents, ainsi que les moyens de contrôle associés. Nous cherchons à renforcer notre équipe Security Advice Office d’un Cybersecurity Architect . Nous accompagnons au quotidien les équipes Digital dans l’intégration de la cybersécurité dans leurs projets, qu’il s’agisse de la sécurisation de la data, de l'IA, de l’infrastructure, des plateformes ou encore des applications du groupe. Pour réussir cette mission, l’équipe Advice : Fournit des conseils applicables et contextualisés aux équipes Digital ;1 Réalise la revue de l’intégration de la cybersécurité dans les architectures existantes ;2 Délivre des guidelines permettant de mettre en applicat3ion les bonnes pratiques Cyber ; Réalise des études d’exploration sur certains sujets novateurs et différenciateurs pour la Cybersécurité. Objectifs et livrables Le Cybersecurity Architect recherché aura pour mission : D’accompagner les équipes Digital en les aidant à intégrer la cybersécurité dès les phases de choix de solution et de design ; De créer des guidelines de sécurité permettant aux équipes de mettre en application les bonnes pratiques sur leur périmètre ; De prendre part à des revues d’architecture cybersécurité des infrastructures, plateformes et applications du groupe ; De partager ses connaissances en matière de cybersécurité auprès de son équipe et, plus largement, auprès des équipes Digital. Périmètre technique Cloud Public (AWS / GCP) ; Infrastructure As Code ; Instances, Containers, Kubernetes, Serverless ; API Management ; CI/CD, GitOps ; Protocoles d'authentification et d'autorisation (SAML, Oauth2.0, OIDC, …) ; Aiven, Data Platform (Datalake, ETL, …), Data flows management (Kafka, …) ; Solutions IoT (hardware, application mobile, Cloud Public) ; Network : Interconnexion, VPN, PAM, WAF, Proxy et Load Balancing. Profil recherché Formation supérieure en informatique et solide expérience en cybersécurité (infrastructure, plateforme, applications) ; Maîtrise du Cloud Public et d'au moins un langage (Python, Java, JavaScript) ; Excellente communication (écrite, orale, anglais obligatoire car équipe internationale), capable d'adapter son discours aux différents interlocuteurs (produit, business, tech) ; Esprit d'équipe , force de proposition, orienté solution/client, et rigueur dans la production de livrables documentaires qualitatifs ; Passionné par la tech , capable d'innover et d'évoluer dans un contexte international ; Approche orientée par les risques et tempérament de "problem solver". Des certifications sécurité sont appréciables (AWS, GCP, SANS, Offsec, etc.). Compétences demandées CompétencesNiveau de compétence Frameworks CybersécuritéConfirméDocumentationConfirmé CYBERSÉCURITÉExpertArchitecture CyberExpert Risques CyberConfirmé LanguesNiveau de langueAnglaisCourant

Fiche de poste – Développeur IA (H/F) Localisation : Issy-les-Moulineaux Secteur : Assurance Type de mission : CDI / Freelance Contexte : Multi-projets – organisation agile et adaptative Contexte de la mission Dans un environnement assurance en forte transformation digitale, le Développeur IA intervient au sein d’équipes pluridisciplinaires sur plusieurs projets à forte valeur ajoutée autour de l’ Intelligence Artificielle et de la data . L’organisation est adaptative et orientée priorités business Le consultant évolue dans un cadre multi-projets , avec une forte interaction entre les équipes IT, Data, Produit et Métiers. Environnement technique / Stack Langage : Python Frameworks API : Flask, FastAPI Traitement asynchrone : Celery Validation & modélisation des données : Pydantic CI/CD : GitLab CI Conteneurisation : Docker Orchestration : Kubernetes Architecture : Micro-services, API REST Méthodologies : Adaptative / Agile / Cycle en V / En fonction des priorités Profil recherché Formation Bac+5 (école d’ingénieur ou université) Expérience confirmée en développement Python Bonne compréhension des enjeux d’industrialisation IA À l’aise dans des environnements multi-projets et évolutifs Sens des priorités et forte capacité d’adaptation Bon relationnel et esprit collaboratif

TJM Max 480 euros non Négociable 2 Jours de TT non négociable Au sein de la DSI de SFR, la Direction Modernisation du SI, DATA et IA est en charge des projets et plateformes DATA&IA, avec un ADN de transformation des usages et des processus. Sur l'intelligence artificielle, plusieurs étapes ont été franchies en 2025 passant par la mise en place d'un processus d'identification des cas d'usages IA ainsi l'expérimentation consolidée sur une plateforme commune sur Google Cloud Plateform, avec à la clé quelques produits IA mis en production et déployés pour tous. Notre objectif pour 2026 est d'élargir la liste des produits IA et chercher une intégration simplifiée dans les processus Métiers. Augmenter notre capacité de production exige une disponibilité d'un processus et outillage DevOps exigeant et solide. Pour la bonne exécution de cet objectif, SFR est à la recherche d'une prestation avec un profil DevOps expérimenté pour piloter la structration de la chaîne de développement, de tests et d'observabilité. DEFINITION DE LA PRESTATION 'Dans le cadre de cette mission, la prestation adressera 4 volets majeurs en étroite relation avec l'équipe de développement et les chefs de projet : 1/ DevOps : - Réaliser un inventaire de la chaîne DevOps, la documenter et proposer une cible répondant aux enjeux d'automatisation et la maîtrise de la qualité, tout en respectant le cadre Valentine Cloud - Contribuer à la mise en oeuvre de la cible - Animer les travaux au global pour atteindre cette cible 2/ Monitoring & Troubleshooting : - Proposer une architecture et un outillage pour la mise en oeuvre d'une observabilité - Mettre en oeuvre cette architecture & piloter les contributions de l'équipe de développement - Accompagner l'onboarding des développeurs, testeurs et chefs de projet 3/ Pilotage de l'activité : - Contribuer à la mise en oeuvre des dispositifs de pilotage de l'activité Pour l'ensemble de ces activités, une gouvernance ainsi qu'un reporting régulier et clair doivent être mis en place. Indispensable DevOps, GitLab, Elastic, Python, NodeJS Profil ayant travaillé sur des projets IA sur Google Cloud

Architecte python Orleans Nous recherchons un Architecte python, pour une mission sur Orleans. Il faut que le candidat s'installe dans la région et habite proche du site. Dans un premier temps mission en full présentiel avec du TT dans un second temps à hauteur de 2 / 3 jours de TT. 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.

PO Tech / Architecte (H/F) – Santé, Data & IA Environnement SaaS – Impact patient – Management de transition possible Nous accompagnons une jeune entreprise innovante du secteur de la santé , spécialisée dans l’exploitation de données cliniques à fort impact sur la qualité de vie des patients , dans le cadre du recrutement d’un(e) PO Tech / Architecte . Cette structure développe une plateforme SaaS par abonnement , interfacée avec les outils des médecins et des hôpitaux, combinant : collecte et structuration de données de santé, suivi patient (notamment via SMS), exploitation avancée de la donnée, et une trajectoire claire vers l’ intelligence artificielle . Après plusieurs années de croissance sans capital, l’entreprise entre dans une phase clé de structuration et de passage à l’échelle . 🎯 Le rôle Vous interviendrez en tant que référent technique et produit , avec une forte proximité terrain, pour remplacer un CTO en transition et accompagner une équipe de développeurs déjà en place. Vos responsabilités couvriront à la fois la vision , la structuration et l’ exécution . 🧩 Vos missions Piloter la stratégie technique et les choix d’architecture en lien avec les enjeux business. Jouer un rôle de PO Tech : cadrage, priorisation, rédaction de user stories, animation des cérémonies agiles. Challenger les chiffrages, sécuriser la delivery et la qualité. Rédiger les spécifications techniques. Intervenir ponctuellement dans le code pour accompagner les équipes. Travailler étroitement avec les équipes data et contribuer au virage IA . Être l’interlocuteur technique de l’hébergeur cloud. Contribuer à la structuration d’un data catalogue et à l’exploitation de données cliniques complexes. 🛠️ Environnement technique Backend : Java, NodeJS, Python Frontend : VueJS, React Base de données : PostgreSQL Data : JSON, extraction, tableaux de bord Outils : Figma, Retool Cloud / Hébergement : environnement cloud dédié santé Méthodes : Agile / Scrum 📍 Conditions Contexte : forte croissance, structuration, enjeux stratégiques. Démarrage : ASAP (idéalement septembre). ⭐ Pourquoi ce poste ? Un impact sociétal concret . Un rôle clé dans une phase charnière. Une grande autonomie et une vraie capacité d’influence. Un environnement mêlant santé, data et innovation.

Architecte python Orleans Nous recherchons un Architecte python, pour une mission sur Orleans. Il faut que le candidat s'installe dans la région et habite proche du site. Dans un premier temps mission en full présentiel avec du TT dans un second temps à hauteur de 2 / 3 jours de TT. 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. 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.

En tant qu’AI Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’Intelligence Artificielle, allant du Machine Learning classique aux cas d’usage de GenAI. Vous travaillez au cœur des plateformes Data et ML afin de garantir la robustesse, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des modèles et services IA mis en production, au service des équipes métiers et produits. Expérience attendue : 3+ ans en ingénierie IA / ML / Data, avec une forte orientation production. Vous correspondez au/à la AI Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique , de rigueur et de pragmatisme Vous êtes autonome, proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous savez communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques, et vulgariser des sujets complexes Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes (qualité, délais, coûts) et respecter vos engagements Vous disposez d’un solide bagage en software engineering , vous permettant de développer des solutions IA robustes, lisibles, maintenables et testables , principalement en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning (Git) et les workflows collaboratifs associés Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data / ML Cloud (ex. Databricks ou équivalent) Vous comprenez les enjeux de préparation des données , de feature engineering et de qualité des datasets pour les usages ML / AI Vous avez une experience dans l’ industrialisation des modèles ML , incluant entraînement, validation, versioning et déploiement Vous êtes sensibilisé aux pratiques MLOps (gestion du cycle de vie des modèles, reproductibilité, monitoring) Vous avez une appétence pour les cas d’usage GenAI (LLM, RAG, embeddings, agents) et savez concevoir et mettre en œuvre de frameworks d’évaluation pour les systèmes GenAI incluant : évaluation de la qualité des réponses (relevance, faithfulness, completeness), validation des chaînes de retrieval et d’embeddings, comparaison de prompts, modèles ou configurations

Lead Développeur MLOps Python - Spécialiste IA/RAG Cette mission s'adresse à des profils seniors ayant déjà industrialisé des solutions IA/RAG en production et maîtrisant les enjeux de passage à l'échelle. Profil avec un mindset sales: au-delà de ses compétences techniques, dispose d’un profil capable de s’imposer, de proposer des solutions, de prendre des initiatives, de mener des recherches et de tenir ses engagements. Mission Nous recherchons un Lead MLOPS Python pour industrialiser les développements IA/Data Science avec un focus sur les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les LLM . Contexte Les Data Scientists développent des solutions expérimentales (modèles, RAG, pipelines IA) que vous devrez transformer en solutions robustes déployables en production à grande échelle. Responsabilités principales Industrialisation des systèmes RAG/LLM : Automatiser le processing de documents volumineux (ex: PDFs 250+ pages) Mettre en place des pipelines de chunking et d'indexation automatiques Gérer la montée en charge des bases de connaissances Implémenter des métriques de monitoring pour détecter les dérives des modèles Architecture & Scalabilité : Concevoir des workflows complexes pour tâches longues (pipelines multi-étapes) Déployer sur infrastructure cloud (Azure/AWS/GCP) Containerisation avec Docker/Kubernetes Mise en place de CI/CD spécialisés pour l'IA Développement & Bonnes Pratiques : Refactorisation du code Data Science selon les standards industriels Injection de dépendances, programmation orientée objet Tests automatisés, clean code, modularité Gestion des dépendances et versioning des modèles MLOps & Monitoring : Supervision des performances des modèles en production Détection du drift et mise en place d'alertes Gestion des réentraînements automatiques Tableaux de bord et métriques business Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert (5 - 10+ ans d'expérience) 1 Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure/AWS/GCP) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Exemple de cas d'usage concret "Un utilisateur upload un PDF de 250 pages. Le système doit automatiquement : Découper le document en chunks optimaux Indexer dans la base vectorielle Permettre des requêtes précises ('dates des événements X') Monitorer la qualité des réponses Alerter en cas de dégradation" Votre rôle : Transformer le script Python du Data Scientist en solution industrielle, scalable et monitorée. Modalités Durée : 6-12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Hybride (2-3 jours sur site) Démarrage : ASAP Profil du candidat Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert ((5 - 10+ ans d'expérience) Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Description de l‘entreprise Pourquoi cette mission est unique Cette opportunité vous permettra de façonner l'avenir de l'IA dans un contexte où vos décisions techniques auront un impact direct sur des millions d'utilisateurs. Vous ne serez pas un simple exécutant, mais un architecte de solutions qui influence la roadmap technologique. Ce qui vous attend : Autonomie technique : Liberté de choix sur les architectures et technologies Visibilité : Présentation de vos réalisations au comité de direction Impact business : Vos optimisations se traduisent directement en gains mesurables Veille technologique : Accès privilégié aux betas Microsoft et APIs exclusives Réseau professionnel : Collaboration avec des experts IA reconnus dans l'écosystème français Vous évoluerez dans un environnement où l' excellence technique rencontre l' innovation business , avec le support d'une équipe qui croit en vos compétences et vous donne les moyens d'exprimer votre talent. Modalités Durée : 12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Paris La Défense - Hybride (2 jours sur site / 3 jours remote) Démarrage : ASAP

En tant qu’AI Engineer, vous intervenez sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’Intelligence Artificielle, allant du Machine Learning classique aux cas d’usage de GenAI. Vous travaillez au cœur des plateformes Data et ML afin de garantir la robustesse, la performance, la scalabilité et la maintenabilité des modèles et services IA mis en production, au service des équipes métiers et produits. Expérience attendue : 3+ ans en ingénierie IA / ML / Data, avec une forte orientation production. Vous correspondez au/à la AI Engineer que nous recherchons si : Vous évoluez efficacement au sein d’équipes agiles et pluridisciplinaires , en collaboration étroite avec les équipes Data, IT et métiers Vous faites preuve d’un fort esprit analytique , de rigueur et de pragmatisme Vous êtes autonome, proactif et doté d’un solide sens des responsabilités Vous savez communiquer clairement avec des interlocuteurs techniques et non techniques, et vulgariser des sujets complexes Vous savez prioriser vos tâches , gérer les contraintes (qualité, délais, coûts) et respecter vos engagements Vous disposez d’un solide bagage en software engineering , vous permettant de développer des solutions IA robustes, lisibles, maintenables et testables , principalement en Python Vous appliquez les bonnes pratiques de développement : structuration du code, modularité, gestion des dépendances, conventions de nommage Vous êtes à l’aise avec les outils de versioning (Git) et les workflows collaboratifs associés Vous avez déjà travaillé sur des plateformes Data / ML Cloud (ex. Databricks ou équivalent) Vous comprenez les enjeux de préparation des données , de feature engineering et de qualité des datasets pour les usages ML / AI Vous avez une experience dans l’ industrialisation des modèles ML , incluant entraînement, validation, versioning et déploiement Vous êtes sensibilisé aux pratiques MLOps (gestion du cycle de vie des modèles, reproductibilité, monitoring) Vous avez une appétence pour les cas d’usage GenAI (LLM, RAG, embeddings, agents) et savez concevoir et mettre en œuvre de frameworks d’évaluation pour les systèmes GenAI incluant : évaluation de la qualité des réponses (relevance, faithfulness, completeness), validation des chaînes de retrieval et d’embeddings, comparaison de prompts, modèles ou configurations

Data Analyste Confirmé 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

Les principaux livrables attendus sont : - Référentiel des bonnes pratiques - Méthodes de Feature Engineering et de validation des données. - Compte-rendus des différents ateliers et réunions - Modèles et pipelines CI/CD - Livrables attendus dans le cadre de l’assurance qualité - Matrice des risques et plan de mitigation En tant qu’ingénieur(e) IA / MLOps, vos principales missions sont de : • Gérer le portefeuille de cas d’usage d’IA (ML/deeplearning, IA Gen, agentique) pour un ou plusieurs départements. • Être le référent IA auprès de vos différents interlocuteurs : chef de projets, développeurs, architectes, métiers, partenaires internes et externes. • Accompagner les directions dans le cadrage de leurs cas d’usage et traduire les besoins métiers en spécifications techniques. • Contribuer à la modélisation de votre portefeuille de cas d’usage. S’assurer que les modèles développés respectent les standards de performance, robustesse, explicabilité et conformité. Garantir que les modèles / cas d’usage développés soient parfaitement industrialisables. o Mettre en place les bonnes pratiques, méthodes de Feature Engineering et de validation des données. o Challenger les approches proposées par les Data Scientists. • Piloter l’industrialisation et le déploiement des modèles IA o Définir et appliquer le cadre ML Ops du groupe : reproductibilité, versioning, automatisation des tests, gouvernance des modèles o Concevoir des architectures IA modulaires, en évaluant en amont ce qui a déjà été développé et en favorisant la mutualisation plutôt que le redéveloppement systématique. Travailler en collaboration étroite avec les autres directions IA pour harmoniser les choix technologiques et accélérer l’industrialisation. o Construire et implémenter les pipelines, CI/CD, monitoring. o S’assurer de la conformité avec les normes internes techniques et réglementaires (cadre normatif / IA act / RGPD). • Garantir la qualité et la conformité o Structurer et diffuser les bonnes pratiques : organisation du code / worflow Git, qualité et tests, ML Ops et reproductibilité (tracking, versioning, CI/CD, orchestration, infra as code, …), sécurité, gouvernance et réutilisabilité, « definition of done », règles d’usage de GitHub Copilot o Auditer et valider les modèles / cas d’usage développés. o Garantir la qualité et la conformité des livrables avant mise en production. o Etablir la traçabilité : documentation, métadonnées, suivi des performances. o Être le point de contact technique privilégié pour les instances de validation. • Encadrer et accompagner les juniors et les collaborateurs dans le domaine de l’IA. o Organiser la montée en compétence progressive et objectivée des juniors. • Jouer un rôle de pédagogue vis-à-vis des métiers pour vulgariser les concepts, les choix technologiques et assurer leur adhésion. • Assurer une veille technologique active sur les outils, frameworks, et paradigmes IA. Proposer de nouvelles solutions / architectures adaptées aux besoins métiers. Usage Interne / Internal Use Anticiper les évolutions des réglementations et intégrer les enjeux de responsabilité de l’IA.

Contexte du projet Le projet s’inscrit au sein d’une fonction IT transverse , dans un environnement international, avec une montée en puissance des usages Data, Machine Learning et Intelligence Artificielle Générative . L’objectif est de structurer, sécuriser et industrialiser les développements IA, tout en garantissant la continuité opérationnelle, la création de valeur business et l’adoption des solutions par les métiers. Mission En tant que Senior Consultant AI / ML Development & Operations , vous interviendrez au cœur des activités IA, MLOps et plateforme Data , avec un rôle clé à l’interface entre les équipes techniques et les métiers. Vous contribuerez à la structuration des processus MLOps, au pilotage des projets IA et à l’industrialisation des déploiements dans une logique Agile et orientée produit . Responsabilités Pilotage projets & valeur business Assurer l’exécution des projets IA et GenAI dans le respect des délais, des coûts et de la qualité. Structurer et prioriser un portefeuille de demandes IA en lien avec les équipes métiers. Suivre et communiquer la valeur business des solutions IA via des KPIs et dashboards. Contribuer à l’acculturation IA des parties prenantes (IT et métiers). Process, MLOps & Run Définir et formaliser les processus de gouvernance et de Machine Learning Operations (MLOps) . Intégrer les développements IA dans les pipelines CI/CD existants. Piloter les activités RUN et le monitoring de la plateforme IA interne. Optimiser la performance, la fiabilité et les coûts des solutions déployées.

Dans le cadre de la transformation digitale chez l'un de nos clients grands comptes, nous recherchons un(e) Architecte d’Entreprise F/H interviendra au sein des squads d’architectes manufacturing et supply pour accompagner et structurer la mise en œuvre de trois initiatives stratégiques : TMS (Transport Management System) : modernisation et intégration des solutions de pilotage transport. MES (Manufacturing Execution System) : harmonisation et digitalisation des processus de production. Data Capture & Plateforme Data/IA : mise en place d’une plateforme unifiée permettant l’exploitation et la valorisation des données par les métiers. Missions : L’Architecte d’Entreprise aura pour responsabilités : Définition et modélisation des architectures cibles en cohérence avec la stratégie IT et les besoins métiers Manufacturing et Supply Chain. Contribution aux travaux des squads d’architectes, en apportant une vision transverse et en assurant la cohérence des choix technologiques. Encadrement des initiatives TMS, MES et Data Capture en garantissant leur alignement avec les standards d’architecture de l’entreprise. Documentation et modélisation des solutions retenues dans les outils référents (, Magic Draw, Confluence). Suivi et pilotage de l’activité via Jira, en lien avec les équipes projets et les parties prenantes. Accompagnement des équipes métiers et techniques dans la compréhension et l’appropriation des modèles et référentiels d’architecture. Veille technologique et innovation, notamment autour des plateformes Data & IA.

Contexte Accompagnement du projet sur des sujets Finance et Intelligence Artificielle. Missions Recueillir et analyser les besoins métiers Traduire les besoins en user stories et backlog priorisé Animer les rituels Agile (Scrum) Faire le lien entre métiers, tech et data Garantir la valeur métier des solutions IA Profil recherché 10+ ans d’expérience en BA et/ou Scrum Solide connaissance des enjeux Finance Expérience de projets IA en production Excellentes capacités de communication Anglais Réelle expérience de projet IA en production

Lead Développeur MLOps Python - Spécialiste IA/RAG Cette mission s'adresse à des profils seniors ayant déjà industrialisé des solutions IA/RAG en production et maîtrisant les enjeux de passage à l'échelle. Profil avec un mindset sales: au-delà de ses compétences techniques, dispose d’un profil capable de s’imposer, de proposer des solutions, de prendre des initiatives, de mener des recherches et de tenir ses engagements. Mission Nous recherchons un Lead MLOPS Python pour industrialiser les développements IA/Data Science avec un focus sur les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les LLM . Contexte Les Data Scientists développent des solutions expérimentales (modèles, RAG, pipelines IA) que vous devrez transformer en solutions robustes déployables en production à grande échelle. Responsabilités principales Industrialisation des systèmes RAG/LLM : Automatiser le processing de documents volumineux (ex: PDFs 250+ pages) Mettre en place des pipelines de chunking et d'indexation automatiques Gérer la montée en charge des bases de connaissances Implémenter des métriques de monitoring pour détecter les dérives des modèles Architecture & Scalabilité : Concevoir des workflows complexes pour tâches longues (pipelines multi-étapes) Déployer sur infrastructure cloud (Azure/AWS/GCP) Containerisation avec Docker/Kubernetes Mise en place de CI/CD spécialisés pour l'IA Développement & Bonnes Pratiques : Refactorisation du code Data Science selon les standards industriels Injection de dépendances, programmation orientée objet Tests automatisés, clean code, modularité Gestion des dépendances et versioning des modèles MLOps & Monitoring : Supervision des performances des modèles en production Détection du drift et mise en place d'alertes Gestion des réentraînements automatiques Tableaux de bord et métriques business Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert (5 - 10+ ans d'expérience) 1 Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure/AWS/GCP) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Exemple de cas d'usage concret "Un utilisateur upload un PDF de 250 pages. Le système doit automatiquement : Découper le document en chunks optimaux Indexer dans la base vectorielle Permettre des requêtes précises ('dates des événements X') Monitorer la qualité des réponses Alerter en cas de dégradation" Votre rôle : Transformer le script Python du Data Scientist en solution industrielle, scalable et monitorée. Modalités Durée : 6-12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Hybride (2-3 jours sur site) Démarrage : ASAP Profil du candidat Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert ((5 - 10+ ans d'expérience) Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure Obligatoire Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Description de l‘entreprise Pourquoi cette mission est unique Cette opportunité vous permettra de façonner l'avenir de l'IA dans un contexte où vos décisions techniques auront un impact direct sur des millions d'utilisateurs. Vous ne serez pas un simple exécutant, mais un architecte de solutions qui influence la roadmap technologique. Ce qui vous attend : Autonomie technique : Liberté de choix sur les architectures et technologies Visibilité : Présentation de vos réalisations au comité de direction Impact business : Vos optimisations se traduisent directement en gains mesurables Veille technologique : Accès privilégié aux betas Microsoft et APIs exclusives Réseau professionnel : Collaboration avec des experts IA reconnus dans l'écosystème français Vous évoluerez dans un environnement où l' excellence technique rencontre l' innovation business , avec le support d'une équipe qui croit en vos compétences et vous donne les moyens d'exprimer votre talent. Modalités Durée : 12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Paris La Défense - Hybride (2 jours sur site / 3 jours remote) Démarrage : ASAP Profil du candidat Python expert ((5 - 10+ ans d'expérience) Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing Azure - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Description de l‘entreprise Modalités Durée : 12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Paris La Défense - Hybride (2 jours sur site / 3 jours remote) Démarrage : ASAP

Besoin urgent, nous pouvons confirmer votre intégration ce mois-ci. Objectifs principaux : Répondre aux besoins des clients internes en matière de solutions GenAI. Couvrir un large panel de métiers industriels (techniciens, ouvriers, ingénieurs mécaniques, etc.). Développer et maintenir des solutions IA scalables, industrialisables et alignées avec les enjeux business. Contribuer à l’intégration de l’IA dans les processus d’ingénierie (Engineering + AI Engineering). Rôle et responsabilités Tech Lead IA : rôle fédérateur, garant des bonnes pratiques, de l’architecture et de la vision technique. Conception d’architectures logicielles IA robustes, sécurisées et adaptées à un contexte industriel. Construction de pipelines de données et modèles IA exploitables à grande échelle. Participation active à l’intégration des solutions dans les environnements existants (IT/OT). Accompagnement des équipes techniques sur la compréhension, l’usage et les limites de la GenAI. Relation client interne & compréhension métier Identifier et analyser les besoins des clients finaux (techniciens, ingénieurs, opérateurs, etc.). Traduire les problématiques terrain en cas d’usage IA concrets et pertinents. Assurer un suivi régulier avec les parties prenantes pour affiner les besoins et proposer les bonnes solutions. Adapter les solutions aux réalités du domaine industriel et ferroviaire (sécurité, robustesse, contraintes opérationnelles). Collaboration & intégration dans l’équipe S’intégrer efficacement dans une équipe pluridisciplinaire (ingénierie, IT, data, production). Maintenir une communication fluide, transparente et pédagogique avec les équipes. Être reconnu comme un référent technique, accessible et proche des équipes. Travailler avec des collègues basés aux US, en Espagne ou dans d’autres pays (collaboration internationale).