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Dans le cadre d’initiatives stratégiques autour de l’intelligence artificielle et du machine learning, un grand groupe industriel lance un appel d’offres pour renforcer ses équipes avec un Azure Cloud Engineer senior . La mission consiste à concevoir et déployer une plateforme d’exploration AI/ML (sandbox) sécurisée, scalable et industrialisable, destinée à permettre aux équipes data et innovation d’expérimenter et prototyper des cas d’usage IA sans impact sur les environnements de production. Le consultant interviendra sur le déploiement et la structuration d’une plateforme AI/ML basée sur Microsoft Azure, en cohérence avec une architecture existante. Les responsabilités incluent notamment : Conception et déploiement d’une architecture cloud modulaire et scalable Mise en place d’une sandbox AI/ML sécurisée et isolée Support de plusieurs frameworks ML/AI Développement d’ APIs abstraites pour faciliter l’adoption utilisateur Implémentation de pipelines automatisés (CI/CD, MLOps) Gestion des données : gouvernance, conformité et sécurité Mise en œuvre de dashboards de monitoring et d’analytique Documentation complète et transfert de compétences Maintenance, qualité et correction des anomalies

Au sein d’une équipe produit digitale à fort enjeu, vous interviendrez sur l’amélioration de l’expérience de recherche et de navigation d’un catalogue à grande échelle. Votre mission consistera à optimiser la pertinence des réponses du moteur de recherche face aux attentes utilisateurs, à enrichir les parcours de consultation (pages listes produits, systèmes de filtres, navigation), et à exploiter l’intelligence artificielle comme levier d’aide à la découverte. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les Product Managers, équipes front-end, data, SEO et métiers afin de concevoir des expériences utiles, performantes et mesurables. Vous mènerez des phases de discovery, d’exploration et de tests utilisateurs, animerez des ateliers de co-conception, produirez des prototypes clairs et anticiperez les contraintes techniques liées au front, à la performance et au référencement.

Description du poste : Au sein du lab d'innovation, vous concevez et déployez des solutions d'intelligence artificielle basées sur les services Azure. Votre mission consiste à intégrer des capacités cognitives (Vision, Speech, Language, Decision) dans les applications bancaires pour automatiser les processus et améliorer l'expérience utilisateur. Vous développez des solutions utilisant Azure OpenAI (GPT-4) pour le traitement du langage naturel, le résumé de documents juridiques ou l'analyse de sentiment. Vous mettez en œuvre des architectures MLOps sur Azure Machine Learning pour industrialiser le cycle de vie des modèles, de l'entraînement au déploiement. Vous travaillez sur l'optimisation des coûts (FinOps AI), la sécurité des modèles et l'éthique des algorithmes. Vous collaborez avec les data scientists pour transformer les prototypes en services IA robustes, scalables et directement intégrés aux workflows métiers de la banque.

Contexte de la mission Un client confidentiel du secteur transport/logistique, financé par des fonds d’investissement de premier plan, lance un projet stratégique visant à révolutionner la gestion du transport routier à l’aide d’agents d’intelligence artificielle. Dans ce cadre, l’entreprise recherche un Founding Engineer spécialisé en TypeScript / Node.js et IA pour rejoindre une équipe technique restreinte composée du CTO et de trois développeurs confirmés. La mission se déroule entièrement en présentiel afin de favoriser la co-construction rapide du produit et des itérations techniques rapprochées. Objectifs et responsabilités Le consultant interviendra sur la conception et la mise en place du socle technique du produit, incluant : • Concevoir, développer et déployer des APIs robustes et scalables • Structurer les flux de données provenant de systèmes TMS, appels, messages et autres sources • Collaborer étroitement avec le CTO et les utilisateurs opérationnels pour la construction du MVP • Participer au lancement d’un projet innovant d’IA temps réel (audio) • Assurer un rôle majeur sur le backend, la data et l’ingénierie IA • Mettre en place l’observabilité : monitoring, logs, métriques et alerting • Contribuer aux choix d’architecture, arbitrages techniques et discussions produits • Participer au déploiement, aux tests et aux itérations rapides en environnement startup Profil recherché Compétences indispensables • Ingénieur fullstack avec forte orientation backend et data • Minimum 4 ans d’expérience significative sur Node.js et TypeScript • Forte expertise Backend et Data Engineering • Expérience avérée dans un environnement startup, scale-up, licorne ou rôle de Founding Engineer • Avoir déjà lancé un produit from scratch • Niveau attendu : Staff Engineer ou Principal Engineer • Capacité à raisonner en approche “problème → solution” • Grande rapidité d’itération : tester, ajuster, apprendre, recommencer • Capacité à échanger directement avec les utilisateurs métier (transporteurs, brokers) • Connaissance pratique des LLM et de l’IA appliquée • Flexibilité sur les horaires lors des phases de mise en production (soir, week-end si nécessaire) Compétences appréciées (bonus) • Expérience en IA agentique (agents autonomes) • Connaissances poussées en prompting, grounding, fallback, monitoring IA • Amélioration des performances d’agents en production • Contribution à l’architecture produit à grande échelle Stack technique actuelle • Node.js / TypeScript (backend principal) • Python (agents IA) • PostgreSQL • API REST, WebSocket • AWS (architecture scalable), Kubernetes

Dans le cadre de programmes stratégiques autour de l’ IA de nouvelle génération (GenAI) , notre client grand compte du secteur bancaire renforce ses équipes avec un expert technique en cybersécurité et DevSecOps , très orienté mise en œuvre concrète des contrôles de sécurité sur Azure / Microsoft . Vous rejoignez une équipe internationale mature, déjà dotée de profils GRC et pilotage . 👉 Ce poste n’est pas un rôle de chef de projet ni de GRC : la valeur attendue est 100 % technique . 🎯 Priorité absolue : experts cyber capables de sécuriser des cas d’usage GenAI / LLM / agentiques en production , dans un contexte bancaire exigeant (sécurité, conformité, data sensible) . Vos missions (périmètre technique) Vous interviendrez en support technique avancé pour la sécurisation de la stack IA du client : 🔹 Sécurité des plateformes GenAI sur Azure Azure AI & Cognitive Services Azure OpenAI (si utilisé) Azure Machine Learning Microsoft Fabric, Power Platform, M365 Intégrations data (ex : Snowflake) 🔹 Design & implémentation des contrôles de sécurité Identités & accès : RBAC, MFA, Conditional Access, PIM Sécurisation réseau et cloisonnement des environnements Sécurisation des endpoints et services IA 🔹 DevSecOps & Infrastructure as Code Mise en place et amélioration de pipelines CI/CD sécurisés Sécurité de l’IaC : Terraform, Bicep Intégration de contrôles automatisés et policy-as-code 🔹 Outils de sécurité Microsoft Microsoft Sentinel Defender for Cloud Microsoft Purview (DLP, classification, conformité) 🔹 Rôle de référent technique Interaction directe avec développeurs, data engineers, data scientists Capacité à apporter des réponses opérationnelles sur les risques IA : prompt injection data / model poisoning exfiltration de données escalade de privilèges via agents / LLM 📦 Livrables attendus Blueprints et architectures de sécurité GenAI sur Azure Configurations sécurisées des services IA (RBAC, policies, alertes, DLP…) Contribution aux analyses de risques et mesures de mitigation techniques Revue de code, IaC et pipelines CI/CD Mise en œuvre de contrôles automatisés Reporting technique : posture de sécurité, vulnérabilités, plans de remédiation

Dans le cadre du déploiement de solutions d’intelligence artificielle générative orientées usages métiers, notre client recherche un Ingénieur IA capable de concevoir et d’industrialiser des systèmes IA à partir de modèles existants (LLM, NLP, vision). La mission est full remote, avec des déplacements ponctuels, et s’inscrit dans une logique d’intégration rapide, robuste et mesurable de l’IA dans les processus métiers. Missions principales : -Concevoir et optimiser des prompts avancés et des contextes enrichis afin d’améliorer la pertinence, la robustesse et la fiabilité des réponses IA -Mettre en œuvre des stratégies de Context Engineering (gestion de contextes longs, segmentation, injection dynamique) -Concevoir des workflows IA et des chaînes de traitement (LangChain, LangGraph, LiteLLM, VLLM) -Implémenter des mécanismes de RAG (Retrieval Augmented Generation) et gérer les données associées -Intégrer les solutions IA dans les processus métiers via API et microservices -Évaluer la performance des systèmes IA (qualité des réponses, biais, robustesse, métriques) -Documenter et valider les solutions mises en place Profil attendu : -Ingénieur IA / Data / Logiciel avec moins de 3 ans d’expérience (profil Junior) -Très bonne compréhension des LLM, de leurs limites et de leurs cas d’usage -Forte appétence pour le prompt engineering, l’expérimentation et l’amélioration continue -À l’aise dans des environnements pluridisciplinaires (tech, métier, produit) -Autonome, rigoureux, curieux et créatif

Afin d’améliorer la personnalisation de l’expérience utilisateurs, nous souhaitons créer une équipe dédiée, travaillant sur des sujets de recommandation et de machine learning en production. Cette équipe est composée d’un Product Owner, un Data Scientist, un lead ML ingénieur et un ML ingénieur. Notre stack technique est basé sur Google Cloud et constituée, entre autres, de Python, Vertex AI, BigQuery, Cloud Run et Airflow pour l’orchestration des traitements. La stack inclut aussi d’autres services de la Google Cloud Platform. La prestation de l'équipe : Créer les premiers cas d’usage en lien avec la personnalisation de l’expérience utilisateur basés sur de la recommandation utilisateur Déployer ce projet et AB tester en production Mettre en place un monitoring et un contrôle des performances Prestations attendues : En interaction avec les membres de l’équipe, la prestation consistera à : Concevoir, construire et maintenir des pipelines ML robustes et scalables de la collecte des données à l’exposition des modèles via des API Rest Organiser et structurer le stockage des données Assurer l’évolutivité, la sécurité, la stabilité des environnements Mettre en place et maintenir les infrastructures scalables capable de répondre aux besoins et au volume de données Industrialiser les modèles IA en lien avec les data scientists Construire et maintenir les workflows de la CI/CD Collaborer avec les data ingénieurs et les autres équipes techniques pour appliquer les bonnes pratiques en vigueur Contribuer et veiller à la mise à jour de la documentation Faire de la veille technologique active dans le domaine Participer activement aux différentes phases de cadrage, de planification et de réalisation des tâches avec l’équipe

Nous recherchons un expert technique cyber & DevSecOps spécialisé IA / GenAI pour renforcer une équipe sécurité déjà structurée (GRC + pilotage en place). Mission orientée mise en œuvre technique , pas du pilotage. 🎯 Votre rôle Intégrer l’équipe sécurité et prendre en charge la sécurisation avancée de la stack Azure IA / GenAI : Azure AI, Cognitive Services, Azure Machine Learning, Azure OpenAI M365, Power Platform, Fabric Intégrations data (Snowflake…) Vous intervenez comme référent technique auprès des devs, data engineers & data scientists. 🔧 Missions techniques Design & déploiement des contrôles de sécurité Azure / IA RBAC, Conditional Access, MFA, PIM Réseau, identité, isolation des environnements Sécurisation des services IA et des données exposées DevSecOps – CI/CD sécurisés Scans, policy-as-code, sécurité IaC (Terraform / Bicep) Configuration avancée des solutions Microsoft Security : Sentinel, Defender for Cloud, Purview Revue de code, pipelines, IaC Mise en place d’automatisations : PowerShell / Python 🧠 Expertise IA / GenAI attendue Capacité à challenger, corriger, sécuriser des implémentations GenAI : prompt injection data/model poisoning fuite de données risques agentiques / escalade via LLM bonnes pratiques de gouvernance et isolation des données 📦 Livrables Blueprints & architectures de sécurité GenAI sur Azure Configurations sécurisées + règles Sentinel / Defender / Purview Analyses de risques & mesures de mitigation Reporting technique : posture, vulnérabilités, remédiations

Dans le cadre de ses activités Data & IA, notre client recherche un(e) Expert / Référent Technique Dataiku & Braincube afin d’assurer le pilotage, l’exploitation et l’évolution de ses plateformes Data à l’échelle du Groupe. Vous interviendrez comme référent technique et architectural sur les plateformes Dataiku et Braincube, en environnement hybride Cloud / On-Premise, avec un rôle clé dans la gouvernance, la performance opérationnelle, la sécurité et l’accompagnement des équipes. Vous serez responsable du bon fonctionnement du service, de sa résilience, de son alignement avec les standards de cybersécurité SAFRAN et de la construction de la roadmap d’évolution, en coordination avec les équipes internes, les prestataires et les équipes basées en Inde.

DETAILS DE LA MISSION Le prestataire aura pour rôle principal de soutenir la Responsable de communication dans les actions suivantes Activités principales : Recueil des besoins internes : Participer et animer des comités éditoriaux pour identifier les besoins et priorités internes. Collaborer avec différents interlocuteurs internes pour recueillir des informations clés. Conception et rédaction des contenus : Identifier les thématiques pertinentes liées à la Data et à l’IA. Proposer des idées innovantes pour des contenus engageants. Rédiger des articles, posts pour réseaux internes, et autres supports de communication. Gestion et création de contenus multimédias Produire des supports variés : articles, podcasts, vidéos, newsletters, Datalks, événements, etc. Traiter des demandes spécifiques en lien avec la stratégie de communication du Pôle. Concevoir et organiser des contenus adaptés à chaque canal pour maximiser leur impact. Organisation d'événements : Coordonner la planification et la logistique des événements internes (Forum Data C IA, Datalks, etc.). Veiller à la qualité des interventions et des thématiques abordées, en collaboration avec les parties prenantes. Assurer la promotion des événements via les différents canaux de communication. Suivi de production : Assurer la gestion des prestataires externes (briefs, suivi, corrections, etc.). Garantir le respect des plannings et la qualité des livrables. Veille sectorielle : Rester informé des tendances liées à la Data et l’IA pour enrichir les contenus et ajuster la stratégie. Refonte de la newsletter interne : Imaginer et piloter une refonte complète de la newsletter trimestrielle. Cadre Organisationnel Le concepteur/rédacteur travaillera en étroite collaboration avec la Responsable communication du Pôle Data C IA et son équipe. Une interaction régulière avec divers interlocuteurs internes sera nécessaire afin de recueillir les informations indispensables à la production des contenus. Profil Recherché : Expérience confirmée de 7 ans minimum en rédaction/conception dans des contextes internes ou externes. Connaissances approfondies ou fortes appétences pour les thématiques Data et IA. Compétences en création et gestion de contenus multimédias. Savoir-faire éditorial et capacité à vulgariser des concepts complexes pour les rendre accessibles. Maîtrise des outils de communication digitale et éditoriale. Durée et Modalités : Durée du contrat : 1 an à mi-temps (renouvelable).

Ingénieur IA | Python-RAG • Développement d’algorithmes : concevoir et développer des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning), d’apprentissage profond (deep learning) et d’autres techniques d’IA. • Analyse de données : collecter, nettoyer et analyser les données pour entraîner les modèles d’IA. • Optimisation des modèles : améliorer la précision et l’efficacité des modèles d’IA existants. • Intégration de solutions IA : intégrer les solutions d’IA dans les systèmes existants ou développer de nouvelles applications basées sur l’IA. • Recherche et innovation : mener des recherches pour explorer de nouvelles techniques et technologies en IA. • Collaboration interdisciplinaire : travailler avec des équipes multidisciplinaires, y compris des experts en données, des développeurs de logiciels et des chercheurs. • Veille technologique : suivre les avancées et les tendances dans le domaine de l’IA pour anticiper les évolutions et proposer des améliorations. • Documentation et reporting : rédiger des documents techniques, des rapports d’avancement et des publications scientifiques pour partager les résultats et les connaissances acquises. Profil Recherché BAC+4/+5 3 – 5 ans d’expérience en IA, Machine Learning ou Data Science Très bon niveau en Python & RAG, SQL, NoSQL

Je recherche pour un de nos clients un Développeur Senior IA Générative & Systèmes Agentiques (Gen AI / Agentic AI) sur Guyancourt Responsabilités Clés • Développement Expert & Maintien: o Développer des agents intelligents capables d’agir de manière autonome en utilisant l’approche Agentic AI. Ces agents doivent pouvoir utiliser des outils externes ou interagir avec d’autres agents pour accomplir des tâches complexes. (API externes, des applications basées sur le Model Context Protocol (MCP) ou d’autres services. o Développer des applicatifs permettant la consommation des Agents et algorithmes aux utilisateurs finaux avec de la création de front spécifiques o Mettre en place des pipelines robustes pour l'alimentation des LLMs/Agents avec les solutions Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). o Assurer un support dans la mise en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques éventuels. Compétences spécifiques (Gen AI, Agentic AI, MCP) • IA générative (Gen AI) : Très bonne compréhension des modèles génératifs (GPT, modèles de diffusion, etc.) et de leurs cas d’usage. Savoir exploiter des LLM (via API ou fine-tuning) pour des tâches de génération de texte, de code ou d’images. Compréhension des limitations/biais des modèles génératifs. • Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud. Compréhension de l’orchestration d’agents, de la gestion du contexte (par ex. partage d’état ou de mémoire entre agents via MCP), et des enjeux de performance/coût dans un système à agents multiples. • Architecture de Solution & POC: o Conception de POCs : Mener l'exploration et la conception d'Architectures de POC autour des usages de la Gen AI et des systèmes Agentiques o Prise de Responsabilités Architecturale : Porter les choix techniques clés pour une validation avec équipe centrale architecture (stack d'agents, orchestration, modèles LLM, intégration Cloud Azure) pour garantir la scalabilité, la sécurité et la performance des solutions futures. o Optimisation Cloud : Conseiller sur les meilleures pratiques d'utilisation des services Azure pour les charges de travail d'IA Générative (coût, performance, résilience). Compétences Requises - Techniques • Maîtrise Cloud Avancée (Azure) : Maîtrise de Microsoft Azure (services cognitifs,Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, Azure Functions, etc.) pour déployer des agents et développer des applications cloud natives. Une certification Azure (ou équivalent) serait un atout. • Développement Front Web Utilisateur : Compétence en Javascript, React nécessaire pour créer des font applicatifs d’usages des outils IA créés • Qualité logicielle : Connaissance des bonnes pratiques de développement logiciel (code review, tests unitaires, gestion de version avec Git, méthodologies Agile). • Intégration de systèmes : Compétences en développement d’API REST, MCP, A2A ou de microservices pour consommer et exposer les modèles et agents IA dans des applications. • Expertise en Python et maîtrise des librairies Gen AI (Hugging Face, Transformers, OpenAI API). • Systèmes Agentiques : Maîtrise des frameworks d'agents AI (LangChain, AutoGen) et de l'implémentation du Model Context Protocol (MCP) ou A2A. • Évaluation d'Agents : Compétence dans la mise en œuvre de tests unitaires, fonctionnels et de performance pour les systèmes autonomes. • Ingénierie de Données Moderne et machine learning : Une expérience avec l'écosystème Databricks et/ou Snowflake dans un contexte d'IA (Snowpark, Lakehouse, Vector DBs) sera un plus. Soft skills attendus • Esprit d’équipe et communication : Capacité avérée à travailler en équipe pluridisciplinaire et à communiquer efficacement avec des profils variés (équipes métier, IT, data). • Résolution de problèmes : le candidat doit faire preuve de réflexion analytique pour ajuster les approches, diagnostiquer les bugs des modèles/agents et améliorer en continu les solutions IA. • Curiosité et apprentissage continu :Le domaine de l’IA évolue très vite (nouveaux modèles, nouveaux outils chaque mois) : le candidat doit assurer une veille technologique et monter en compétence rapidement sur de nouveaux sujets. • Adaptabilité : Capacité à adapter les solutions développées suite aux retours des utilisateurs ou à l’évolution des contraintes (par exemple, ajuster un agent en fonction de nouvelles politiques de sécurité ou de nouvelles API disponibles). • Sensibilité à la Gouvernance (Registries, MLOps) et l'Évaluation des systèmes agentiques en production Démarrage: 02/01/2026 Durée: 6 mois renouvelables

Conception, développement et maintenance des applications back-end robustes en Python, tout en intégrant des fonctionnalités liées à l’IA (Machine Learning, API IA, pipelines de données). Cette mission inclut la mise en production de services performants, sécurisés et évolutifs, en collaboration avec les équipes Data Scientist et IA. - Développement des API et des services back-end en Python - Intégration des modèles IA ou des services d’IA (API, microservices) dans les applications - Conception et maintenance des pipelines de données pour l’entraînement et l’inférence - Assurance de la qualité du code (tests unitaires, intégration continue) - Participation à la mise en place de CI/CD et à l’industrialisation des solutions IA - Collaboration avec les Data Scientists pour transformer les prototypes en solutions scalables - Respect des normes de sécurité et de conformité - Programmation orientée objet et des principes SOLID. - Langages : Python (avancée) - Frameworks Back-End : FastAPI (ou équivalent) - Bases de données : PostgreSQL, MongoDB, ElasticSearch - Outils DevOps : Docker, Git, CI/CD - Cloud : Kubernetes - IA / ML : concepts fondamentaux (classification, NLP, vision), et des frameworks comme TensorFlow ou PyTorch - Pratiques MLOps (monitoring, retraining) - Pratiques de DataEngineer (frameworks PANDAS et POLARS)

En tant que Chef de projet, vous faites le lien entre les besoins métiers et les équipes techniques (ou prestataires). Votre rôle est central : vous pilotez la conception et l'évolution d'un nouvel Extranet, tout en étant le référent sur l'intégration de solutions innovantes (IA, NoCode) et le pilotage de la donnéeVous garantissez l'adéquation des solutions livrées avec les attentes des utilisateurs et la stratégie de l'entreprise. 1. Pilotage du Projet ExtranetRecueil des besoins : Animer des ateliers avec les parties prenantes pour définir les parcours utilisateurs (UX) et les fonctionnalités clés de l'extranet.Spécifications : Rédiger les cahiers des charges, les spécifications fonctionnelles détaillées (SFD)Suivi de réalisation : Aider au choix puis coordonner les équipes de développement (ESN) et veiller au respect du planning et de la qualité.Recette (QA) : Élaborer les plans de tests, exécuter la recette fonctionnelle et suivre la correction des anomalies. 2. Intégration de l'Intelligence Artificielle (IA)Idéation & Cas d'usage : Identifier les processus métiers pouvant être optimisés par l'IA (automatisation du support client, analyse prédictive, génération de contenu, etc.).Veille & POC : Tester des solutions et lancer des "Preuves de Concept" (POC) rapides.Intégration : Définir comment les briques IA s'intègrent fonctionnellement dans le SI existant ou dans le futur portail. 3. NoCode & AutomatisationDéveloppement Agile : Concevoir et déployer des applications métiers rapides via des outils NoCode/LowCode pour répondre à des besoins (ex : synchronisation des CRM).Autonomisation : Former les "Citizen Developers" au sein des équipes métiers. 4. Business Intelligence (BI) & Data Modélisation : Comprendre les besoins de reporting (métiers, marketing, commerce...)Reporting : Piloter la création de tableaux de bord décisionnels.Qualité des données : S'assurer de la cohérence et de la fiabilité des données restituées aux utilisateurs. 5. Accompagnement au ChangementRédiger la documentation utilisateur et les supports de formation.Animer des sessions de formation pour assurer l'adoption des nouveaux outils

Dans le cadre d’un projet stratégique Data & IA, nous accompagnons l’un de nos clients, acteur tech à fort enjeu produit, dans le recrutement d’un Lead AI Engineer. Le rôle Le Lead AI Engineer est responsable de la conception, du développement et du déploiement de solutions IA à forte valeur métier. À la fois référent technique IA et acteur clé du delivery, il combine une posture très hands-on avec une vision produit / ROI, en lien étroit avec les équipes métier, produit et la direction. Vos responsabilités 1. Conception & développement de solutions IA (cœur du poste) Concevoir et développer des solutions IA avancées : LLM & GenAI (RAG, MCP, agents, workflows IA, fine-tuning si nécessaire) Modèles de scoring, recommandation, prédiction, classification Développer des solutions robustes, scalables et industrialisées, prêtes pour la production Être très fortement hands-on en développement, principalement en Python Garantir la qualité du code, la performance, la sécurité et la maintenabilité Utiliser des outils d’assistance au développement (ex. Claude Code) 2. Leadership technique & delivery IA Porter les projets IA de bout en bout : cadrage fonctionnel et technique, choix d’architecture, priorisation delivery, mise en production et suivi de la valeur Jouer un rôle de leader technique, sans management hiérarchique direct Être capable d’arbitrer et de prendre des décisions techniques structurantes Structurer le delivery dans une logique produit et ROI, en lien avec le CPTO 3. Interface produit, métier et direction Travailler en proximité avec : les équipes métiers, le produit, les équipes techniques, la direction Traduire des besoins métier complexes en solutions IA concrètes Animer des ateliers de cadrage, restituer les avancées, vulgariser les sujets IA Porter une vision transverse des projets (roadmap, dépendances, risques) 4. Structuration et montée en maturité IA Contribuer à la vision IA globale (choix technologiques, standards, bonnes pratiques) Mettre en place des patterns réutilisables (RAG, pipelines IA, templates projets) Participer à la diffusion de la culture IA Assurer une veille active sur les évolutions IA (LLM, frameworks, usages) Environnement technique Langage : Python (expert) IA / Data : LLM / GenAI, RAG, embeddings, agents Pandas, PySpark (selon cas) Plateforme Data : MinIO, MongoDB, PostgreSQL, ElasticSearch, Airflow, RabbitMQ Infra : Docker, Kubernetes Dataviz / exposition : PowerBI, Metabase Outils : Git, CI/CD, outils d’IA d’assistance au développement

Almatek recherche pour l'un de ses clients; Un Expert / Référent Technique – Dataiku & Braincube sur Malakoff. Environnement Technique : Plateforme Dataiku en environnement hybride : Cloud AWS (Landing Zone Safran) + On Premise pour données C3 Services : Design Node, Automation Node, API Node, Deployer Node Intégration écosystème Data, stockage pérenne, déport compute EKS / Snowflake Plateforme Braincube : Déploiement Cloud AWS sur EKS Architecture assurée par l’éditeur Braincube Sécurité & Gouvernance : RBAC, SSO/IAM, journalisation, conformité RGPD Documentation & Outils : VS Code, Git, frameworks internes Confluence/SharePoint Data Factory Gestion agile via Teams & backlog Environnements : Dev / Pré-production / Production Processus d’industrialisation et de validation définis Prestation Attendue : Pilotage & gestion du service Maintien des standards, gestion des licences, suivi des usages via KPIs Gestion incidents, demandes, changements ; communication interne & client Définition et suivi des SLAs Optimisation de la performance opérationnelle Architecture & Expertise technique Rôle de référent technique & architectural pour la plateforme Data Groupe (Snowflake, Dataiku, Braincube) Garantie de la résilience du service, gestion des obsolescences Contrôle du niveau de sécurité Roadmap & gouvernance Construction de la roadmap d’évolution Pilotage du plan de charge Coordination France/Inde (prestataires, éditeur, interne) Communication & coordination Communication en cas d’incident, évolution ou maintenance Interface avec DSIC (GCIS, Delivery cas d’usage, etc.) Support & accompagnement Accompagnement des équipes dans l’exploitation Dataiku/Braincube Contribution à la montée en compétence des équipes Expertises Techniques Attendues : Très bonne connaissance des environnements Cloud AWS (S3, EC2, EKS) Maîtrise de Dataiku (DSS, Automation, API, Deployer) Connaissance du ML Ops, IA, Machine Learning et IA générative Bases solides en architecture de données & systèmes d'information Compréhension des modèles de gouvernance Data (RBAC, sécurité, RGPD) Connaissance des problématiques d’exploitation data (flux, SLA, performance) Capacité à structurer une offre de service, un plan de formation et une gouvernance Excellente qualité rédactionnelle (docs d’archi, guides, supports de formation) Capacité à concevoir un business model adapté Livrables : Offre de service documentée, intégrée dans Service Now Météo du service : KPIs incidents, demandes, faits marquants Guide de bonnes pratiques Dataiku & Braincube (standards, modèles, FAQ) Supports de formation et onboarding (slides, démos, exercices) Plan de montée en compétence (par profil) Cartographie des flux et modèles de données cibles Business model défini et validé.