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Contexte de la missionDans le cadre de l'accélération de sa stratégie en Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Architecte Senior IA Générative pour piloter la vision technologique autour des solutions de GenAI, identifier les innovations du marché et définir les orientations architecturales des plateformes d'IA. En tant qu'expert(e) de référence, vous interviendrez sur les technologies d'IA générative, les Large Language Models (LLM), les architectures agentiques et les plateformes Cloud IA, avec une expertise particulière sur l'écosystème Google Cloud AI : Gemini, Vertex AI, AI Search et RAG Engine. Vous accompagnerez les équipes dans les décisions stratégiques liées à l'adoption, à l'industrialisation et à l'évolution des solutions d'IA générative. Missions principales1. Vision et stratégie technologiqueDéfinir la vision technologique et les orientations stratégiques en matière d'IA générative. Assurer une veille permanente sur les innovations et les évolutions du marché. Analyser et comparer les solutions des principaux acteurs : Google, OpenAI, Anthropic, Microsoft, Mistral, IBM, etc. Élaborer des recommandations et des dossiers de choix technologiques. Contribuer à la définition des feuilles de route des plateformes IA. 2. Architecture et expertise IA générativeConcevoir des architectures de référence pour les solutions d'IA générative. Définir les standards d'architecture autour des LLM, du RAG, du GraphRAG, de l'Agentic AI, des systèmes multi-agents et du Knowledge Retrieval. Valider les choix techniques et challenger les architectures proposées. Accompagner les équipes sur les problématiques complexes d'architecture, d'intégration et d'industrialisation. 3. Expertise Google Cloud AIApporter une expertise approfondie sur l'écosystème Google : Gemini et Vertex AI ; Vertex AI Search et Vertex AI Agent Builder ; Vertex AI RAG Engine ; Agent Development Kit (ADK) ; BigQuery AI et Vector Search. Évaluer les capacités, les limites et les cas d'usage des différentes solutions. Définir les bonnes pratiques d'intégration, de déploiement et d'industrialisation des solutions GenAI. 4. Leadership technique et innovationChallenger les architectures et les solutions proposées par les fournisseurs et les intégrateurs. Piloter des benchmarks techniques et des comparatifs de solutions. Encadrer les expérimentations, les Proofs of Concept (POC) et les études d'opportunité. Accompagner la montée en compétences des équipes sur les technologies d'IA générative. Promouvoir les bonnes pratiques en matière de sécurité, de gouvernance et d'IA responsable. Profil recherchéVous justifiez d'une expérience significative en architecture IA et en IA générative, avec une capacité à intervenir à la fois sur les orientations stratégiques et sur les choix techniques complexes. Vous disposez d'une solide expertise sur les architectures LLM, les solutions RAG et les architectures agentiques, ainsi que d'une bonne maîtrise des environnements Cloud et des enjeux d'industrialisation. Compétences techniques recherchéesIA générative et LLM Large Language Models (LLM) et Foundation Models. RAG, GraphRAG et systèmes de recherche augmentée. Agentic AI et architectures multi-agents. Prompt Engineering, Model Evaluation et Fine-Tuning. Guardrails, Responsible AI et gouvernance des modèles. LLMOps et AgentOps. Google Cloud AI Gemini et Vertex AI. Vertex AI Search et Vertex AI Agent Builder. Vertex AI RAG Engine et Agent Development Kit (ADK). BigQuery AI et Vector Search. Architecture et développement Architectures Cloud Native, microservices et API. Kubernetes. Python. LangChain, LangGraph et LlamaIndex. CI/CD et pratiques DevSecOps. Data et Knowledge Management Bases de données vectorielles et embeddings. Moteurs de recherche. Knowledge Graphs. Gouvernance, qualité et sécurité des données. Environnement techniqueGenAI, LLM, RAG, GraphRAG, Agentic AI, Multi-Agent Systems, Gemini, Google Vertex AI, Vertex AI Search, Vertex AI Agent Builder, Vertex AI RAG Engine, ADK, BigQuery AI, Vector Search, Python, LangChain, LangGraph, LlamaIndex, Kubernetes, Cloud Native, API, Microservices, LLMOps, AgentOps, CI/CD, DevSecOps.

Nous recherchons un Ingénieur Développeur d'agents IA / Développeur Full Stack & IA pour rejoindre une équipe en charge d'une infrastructure de données et concevoir des agents autonomes dans un environnement Cloud AWS. Mission freelance à Gémenos : présence sur site 3 jours sur 5 et télétravail partiel. Démarrage dès que possible, fin prévue le 31 décembre 2026. TJM proposé : 308,55 € HT/jour maximum selon profil. Vos missions : • Concevoir et développer des agents IA, leurs skills et leurs tools à partir d'un framework d'orchestration interne en TypeScript. • Développer et maintenir les interfaces utilisateurs des outils des agents en Vue 3.js. • Intégrer les API de systèmes bancaires et assurer leur interopérabilité avec les agents. • Exploiter les données métier dans Snowflake via des outils dédiés ou une couche sémantique. • Déployer les agents et leurs interfaces sur AWS, et assurer leur capacité à monter en charge dans le respect des standards de sécurité. • Veiller au respect des contraintes PCI-DSS / PCI-CP dans les interactions entre les agents, les données et les API. • Collaborer avec les architectes sécurité, Product Owners, ingénieurs DevOps et équipes de conformité.

Objectifs et livrables Pour accompagner et accélérer l'adoption de l'IA Générative dans l'écosystème Power Platform, le groupe recherche un expert Copilot Studio disposant de solides compétences sur la Power Platform (Power Apps, Power Automate, AI Builder, Dataverse). L'expert sera amené à concevoir, développer, industrialiser et promouvoir des assistants IA et agents métiers avec Copilot Studio (Lite et Classique). Les missions seront : Conception, développement et expertise technique Concevoir et développer des assistants IA avec Copilot Studio (agents conversationnels, agents autonomes, assistants métiers). Accompagner les projets IA : cadrage des besoins, architecture, mise en œuvre et industrialisation des solutions. Mettre en œuvre les capacités d'IA Générative en s'appuyant sur les sources documentaires et données métiers. Maîtriser l'ingénierie des prompts afin d'exploiter pleinement les capacités des modèles d'IA. Concevoir et développer les flux Power Automate, actions et intégrations nécessaires au fonctionnement des agents. Développer des applications Power Apps intégrant des fonctionnalités d'IA Générative et des agents Copilot Studio. Mettre en œuvre des solutions s'appuyant sur Dataverse, AI Builder, Microsoft 365 et les services Azure associés. Administrer et gouverner les environnements Power Platform : environnements, DLP, habilitations, Dataverse et connecteurs. Être force de proposition et participer à la gouvernance : cadre et règles d'usage de l'IA et de la Power Platform. Assurer la relation avec Microsoft autour des services Copilot Studio et Power Platform. Mettre en œuvre les éléments de sécurité demandés par le RSSI. Animer en tant qu'expert des groupes de travail techniques autour de Copilot Studio, de l'IA Générative et de la Power Platform. Formation et accompagnement des clients Accompagner les clients et les équipes projets dans l'identification et la priorisation des cas d'usage IA. Animer des ateliers de découverte, de cadrage et d'idéation autour de Copilot Studio, Microsoft 365 Copilot et de la Power Platform. Concevoir et dispenser des formations adaptées aux différents publics : utilisateurs, Citizen Developers, chefs de projet, administrateurs et développeurs. Réaliser des démonstrations, ateliers pratiques, journées d'acculturation et sessions de partage d'expérience. Produire les supports pédagogiques, guides de bonnes pratiques et parcours de montée en compétences. Participer aux actions de conduite du changement et à l'adoption des solutions IA au sein des entités du Groupe. Conseiller les équipes sur les bonnes pratiques d'usage, la gouvernance, la sécurité et l'utilisation responsable de l'IA. Animer des communautés d'experts et de pratiques autour de l'IA Générative et de la Power Platform. Assurer une veille technologique et partager les évolutions des services Microsoft auprès des équipes et des clients. Des compétences sur Microsoft 365 Copilot, AI Builder, Azure OpenAI et Dynamics 365 seraient un plus. Vous intégrerez une équipe d'ingénierie de haut niveau multidisciplinaire basée à Montpellier et serez en relation notamment avec les chargés de comptes, les clients directs, les responsables de projets et les équipes d'administration/exploitation. Compétences demandées Copilot Studio Expert Power Apps Avancé Microsoft Sharepoint Expert Ingénierie du promp Expert Communication Expert M365 Expert Power Automate Confirmé

Dans le cadre de l'industrialisation de plateformes d'IA Générative et Agentique, nous recherchons un Architecte Technique / Expert MCP pour concevoir, développer et industrialiser une architecture basée sur le Model Context Protocol (MCP). Vous interviendrez sur une plateforme stratégique permettant aux agents IA d'accéder de manière sécurisée à différents outils, services et systèmes d'information. Vos missionsArchitecture & Design Concevoir l'architecture cible MCP Gateway / MCP Servers. Définir les standards de développement et d'intégration des MCP Servers. Mettre en place les principes de gouvernance : registry, inventory, versioning, cycle de vie et onboarding des outils. Définir les patterns d'intégration avec les solutions API Management, Service Mesh, IAM et plateformes LLM. Produire les dossiers d'architecture et décisions techniques. Sécurité Concevoir les mécanismes d'authentification et d'autorisation : OAuth2/OIDC, JWT, RBAC, Token Exchange. Mettre en œuvre les principes de Least Privilege. Définir les contrôles de sécurité des outils exposés aux agents IA. Participer à la prévention des risques liés aux Shadow MCPs, prompt injection et tool poisoning. Développement Concevoir, développer et maintenir des MCP Servers en Python ou Java. Intégrer différents outils et systèmes existants : GitLab, Jira, Confluence, SonarQube, ServiceNow, APIs métiers et bases de données. Concevoir des outils adaptés aux usages des agents IA : définition des tools, gestion des paramètres, erreurs, timeouts et réponses. DevSecOps & Industrialisation Industrialiser le développement et le déploiement des MCP Servers. Mettre en place des pipelines GitLab CI/CD, quality gates et security scans. Automatiser les déploiements et contrôles de conformité. Concevoir des frameworks, templates et « golden paths » réutilisables par les équipes projets. Environnement techniqueIndispensable : Model Context Protocol (MCP) Architecture Cloud Native / microservices APIs REST / API Management OAuth2 / OIDC / JWT / IAM Python ou Java GitLab CI/CD DevSecOps Sécurité applicative Apprécié : AI Agents / Agentic AI LLM / GenAI / RAG Apigee Kubernetes / Service Mesh OpenTelemetry / Dynatrace Vault LLMOps Profil recherchéDe formation supérieure en informatique, vous disposez de 7 à 15 ans d'expérience en architecture technique, développement backend, plateformes Cloud ou architectures distribuées. Vous avez une solide expérience sur les API, plateformes Cloud, IAM, sécurité applicative et DevSecOps, ainsi qu'une bonne capacité à intervenir sur des sujets d'architecture et de développement. Une expérience sur les architectures GenAI, les agents IA ou le Model Context Protocol (MCP) est fortement appréciée.

Principales missions Contribution à l'urbanisation et l'architecture de nos environnements dans Azure (Application Gateway, Firewall, vnet/Subnet, aks, VM, VPN, …) Définition/standardisation du processus de création de pipelines Azure DevOps pour le déploiement d'applications dans un cluster Kubernetes aks. Contribution à l'usage de l'Intelligence Artificielle dans les processus opérationnels Contribution à la mise en place et maintien en condition opérationnel de Clusters aks Contribution à la mise en place des pipelines d'intégration et déploiement continue avec Azure DevOps Prise en charge de projets de déploiement et de migration (Architecture, déploiement, documentation, suivi, reporting, …), Maintien en condition opérationnelle des environnements (VM Windows & Linux, …) Contribution à la sécurité de l'infrastructure et au respect des directives groupe Contribution à notre démarche d'industrialisation et de standardisation Contribution à l'optimisation des coûts de l'infrastructure (FinOps) Contribution à l'amélioration continue des processus Prendre en charge certains projets de manière autonome. Exemple de projets : - Déploiement d'un cluster Kubernetes aks derrière un Hub Azure Application Gateway. - Dans le cas d'un cluster de développement partagé entre plusieurs équipes de développement (différents Nodepools par équipe), mettre en place l'isolation nécessaire pour que chaque équipe puisse être suffisamment autonome dans le déploiement des applications sans impacter les autres - Mise en place d'un tunnel VPN Site-To-Site dans Azure - Mise en place d'un cluster K3s dans un réseau industriel privé - Mise en place d'un RabbitMQ ou équivalent en haute disponibilité

Contexte : Au sein d'une équipe spécialisée dans les infrastructures IT et les bases de données, vous contribuez à industrialiser et automatiser les opérations techniques grâce à l'intelligence artificielle générative. L'objectif est de développer des outils et des agents IA capables d'automatiser certaines tâches, de faciliter les contrôles de conformité et d'homogénéiser les plateformes d'infrastructure. Missions principales : Développer des scripts et des outils d'automatisation des infrastructures IT, notamment en Python. Industrialiser les opérations techniques et standardiser les configurations. Concevoir et améliorer des agents IA pour automatiser des tâches techniques. Utiliser l'IA générative, notamment Claude, pour accélérer et améliorer les processus de développement. Concevoir des prompts et des skills réutilisables pour enrichir les capacités des agents IA. Développer ou intégrer des serveurs MCP (Model Context Protocol) afin de connecter les agents aux outils et sources de données. Collecter, croiser et corréler des informations issues de différents systèmes. Mettre en place des mécanismes d'auto-conformité pour automatiser les contrôles et détecter les écarts. Contribuer à la sécurité, à la fiabilité et à l'homogénéisation des environnements techniques. Travailler avec les équipes Infrastructure, Cloud et Database pour concevoir des solutions adaptées aux besoins opérationnels.

Vos missions • Concevoir des architectures data et IA fiables, évolutives et adaptées aux besoins métiers • Définir et mettre en œuvre des solutions intégrant data platforms et intelligence artificielle (dont GenAI et systèmes d'agents) • Déployer des pipelines data et IA afin de faciliter l'industrialisation et la mise en production • Collaborer avec les équipes data, techniques et métiers pour transformer les besoins en solutions concrètes • Garantir la qualité, la sécurité et la bonne gestion des données dans les environnements cloud • Contribuer aux phases d'avant‑vente et proposer des approches adaptées aux enjeux des clients • Participer au partage des bonnes pratiques et accompagner la montée en compétence des équipes Référence de l'offre : nk69r9w90c

Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Data Scientists spécialisés GenAI / LLM 🤖🧠 🔎 Je cherche un(e) Data Scientist pour intervenir sur une mission stratégique autour de l'AI et de la GenAI au sein d'un environnement international. Tu interviendras au cœur d'une équipe en charge de construire les fondations AI qui permettront aux différentes équipes produit et marques de développer et industrialiser des fonctionnalités basées sur l'IA. 💻 Ce que tu vas faire : Concevoir et développer des frameworks AI réutilisables Travailler sur l'orchestration LLM, le RAG, les agents et la gestion des prompts / contextes Construire des dispositifs d'évaluation et d'observabilité des solutions GenAI Définir des bonnes pratiques et architectures de référence pour les projets GenAI / ML Travailler sur les problématiques de sélection de modèles, coûts, latence, sécurité et Human-in-the-Loop Prototyper des use cases AI de bout en bout Intervenir notamment sur la génération et l'enrichissement de contenus produits, le SEO/GEO multilingue, les assistants et la recherche sémantique Transformer les POCs à fort potentiel en composants industrialisés Collaborer avec les équipes Produit, Data, Sécurité et Juridique Contribuer à la communauté AI interne via la documentation, les workshops, les exemples de code et les code reviews 🎯 Stack technique : Python / LLM / GenAI / RAG / Agents / APIs / Microservices / CI-CD / Cloud (GCP / AWS / Azure) 🕵️‍♂️ Profil recherché : 3 à 6 ans d'expérience dans la construction de systèmes ML / NLP en production Expérience hands-on récente sur les LLM et la GenAI Bonne maîtrise des sujets RAG, agents, évaluation et/ou fine-tuning Solides compétences en Python Bonnes bases en software engineering : APIs, microservices, testing, CI/CD Expérience sur un environnement Cloud : GCP, AWS ou Azure Bonne compréhension des enjeux GenAI : modèles, coûts, latence, sécurité, évaluation Français et anglais professionnels 🚀 Les plus de la mission : Expérience en e-commerce, retail, product catalogs ou plateformes web riches en contenu Connaissance des environnements PIM Expérience sur des pipelines de contenu multilingue ou des outils SEO Familiarité avec les frameworks d'évaluation LLM, les guardrails et les outils de gestion des prompts / versions Expérience en startup deep-tech ou au sein d'une équipe centrale de plateforme / enablement 📍 IDF : Rythme hybride 🏡 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission : longue durée Qu'en penses-tu ? Si tu es un(e) Data Scientist spécialisé(e) GenAI / LLM et que tu souhaites intervenir sur une mission d'envergure avec des enjeux forts d'industrialisation de l'AI, je serais ravi(e) d'échanger avec toi 🚀 Un excellent week-end 🌞

Si vous avez une expertise en Product Management et que vous avez travaillé sur des produits d'Infrastructures (stockage, réseau, sécurité, compute, plateformes ou services d'infrastructure), cette mission est faite pour vous ! Merci de bien lire l'annonce et ne postuler que si vous avez de l'expérience sur des produits d'Infrastructure. Notre client Notre client est un acteur technologique français en forte croissance, spécialisé dans les infrastructures Cloud et l'IA. Il développe des solutions de Cloud privé, de calcul haute performance (HPC) et d'IA pour des environnements critiques et exigeants. Dans un contexte de développement de ses offres, nous recherchons un Technical Product Manager freelance capable de faire le lien entre les besoins clients, les enjeux business et les équipes Engineering. Vous prendrez en charge le cadrage et le suivi de produits techniques, de leur priorisation jusqu'à leur livraison. Vous serez notamment en charge de: Comprendre les besoins et cadrer les évolutions produit Recueillir les besoins auprès des équipes Sales, Engineering et Product. Traduire ces besoins en cas d'usage, exigences fonctionnelles et spécifications claires. Évaluer la valeur des évolutions envisagées au regard de leur faisabilité et des contraintes techniques. Prioriser et piloter la roadmap Construire et tenir à jour la roadmap des produits de votre périmètre. Prioriser les fonctionnalités avec les équipes concernées et rendre les arbitrages lisibles. Suivre l'avancement des développements, anticiper les dépendances et lever les points de blocage. Accompagner le delivery et l'adoption Travailler au quotidien avec l'Engineering pour assurer la bonne compréhension des besoins et la qualité des livraisons. Préparer les lancements avec les équipes commerciales et techniques. Suivre les retours utilisateurs et clients pour améliorer les produits en continu.

Développeur Python IA & Connectivité SharePoint Mission - Concevoir et développer un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale - Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse Responsabilités Développement Python / Go / IA - Concevoir l'architecture du chatbot (orchestration, RAG, gestion du contexte, multi-turn) - Développer les composants IA : ingestion, embedding, retrieval, génération (LLM on-premise ou API) - Intégrer les modèles LLM avec les sources de connaissance SharePoint - Optimiser les performances (latence, throughput, qualité des réponses) - Gestion des prompts, templates, et évaluation des réponses (prompt engineering) - Développement d'outils et services en Go (performance-critical, sidecar utilities) Connectivité SharePoint - Intégration avec SharePoint Online / On-Premise via API Graph ou SharePoint REST API - Authentification : OAuth2, Azure AD, certificats app-only, managed identities - Crawling et indexation des documents, pages, listes, et bibliothèques SharePoint - Gestion des permissions et de la sécurité au niveau des sites/documents (respect des ACLs dans le retrieval) - Synchronisation et rafraîchissement incrémental du contenu SharePoint - Gestion des métadonnées, types de contenu, et structures de sites complexes (multi-sites, multi-tenants) - Gestion des quotas API Graph (throttling, retry, pagination) QA / Testing — Focus Principal - Concevoir et implémenter la stratégie de test end-to-end du chatbot - Tests unitaires (pytest, Go testing) — couverture des composants IA, connecteurs SharePoint, orchestration - Tests d'intégration : SharePoint API mocking, vector store, LLM endpoints - Tests de contrat API (schema validation, Pydantic AI schema enforcement) - Tests de non-régression sur les réponses IA : - Golden datasets et évaluation automatique des réponses - Scoring de qualité (relevance, faithfulness, hallucination detection) - A/B testing des prompts et des versions de modèles - Tests de charge et de performance (locust / k6) — simulation multi-utilisateurs concurrents - Tests de sécurité : - Injection de prompts (prompt injection, jailbreak) - Fuite de données (data exfiltration, cross-tenant leakage) - Accès non autorisés (bypass d'ACLs SharePoint) - Tests de robustesse LLM : edge cases, context overflow, model fallback, timeout handling - Observabilité de la qualité via Langfuse : - Tracing des chaînes RAG (retrieval → génération → réponse) - Évaluation continue des réponses en production (drift detection, feedback loops) - Dashboards de qualité (latence, token usage, user satisfaction, error rates) - Alerting sur dégradation de qualité - Mise en place de pipelines CI/CD avec gates de qualité (tests, linting, évaluation IA) - Gestion des environnements de test (dev / staging / prod) avec données représentatives Architecture & Intégration - Concevoir le pipeline de données : SharePoint → extraction → chunking → embedding → vector store - Exposer le chatbot via API REST (FastAPI) et interface utilisateur - Intégration avec les systèmes internes (SSO, logging, audit, monitoring) - Gestion multi-langues (FR/EN) Stack Technique - Langages : Python 3.11+, Go - IA / LLM : Pydantic AI, LangChain / LlamaIndex, vLLM, Hugging Face, OpenAI-compatible APIs - Observabilité IA / QA : Langfuse (tracing, évaluation, monitoring) - Vector Store : Milvus / Qdrant / pgvector - SharePoint : Microsoft Graph API, SharePoint REST API, MSAL - API : FastAPI, Pydantic - Testing : pytest, pytest-asyncio, Go testing, locust, k6 - CI/CD : GitLab CI, Tekton - Observabilité infra : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry - Conteneurisation : Docker, Kubernetes / OpenShift Compétences Requises - Développement Python en production (min. 3 ans) avec solides bases en architecture logicielle - Expérience en Go (services performants, CLI tools, sidecar components) - Expérience avec les frameworks LLM : Pydantic AI, LangChain, LlamaIndex et patterns RAG - Expérience avec Langfuse (ou équivalent) pour le tracing et l'évaluation des chaînes IA - Expérience d'intégration avec SharePoint Online et/ou SharePoint On-Premise (API Graph, REST, CSOM) - Connaissance d'Azure AD : OAuth2, app registrations, permissions déléguées vs application - Maîtrise des pratiques de testing : unitaires, intégration, E2E, contract, charge - Expérience avec les vector stores et les pipelines d'embedding - CI/CD et automatisation des tests — culture qualité forte - Compréhension des enjeux de sécurité en environnement bancaire (confidentialité, audit, traçabilité) - Bonus : expérience avec Microsoft Graph webhook/Change API, Azure Functions

• Missions En charge de l'expertise technique des solutions Data et IA, vous aurez la responsabilité d'assurer la cohérence de l'intégration des produits dans le respect des règles de sécurité et de l'architecture du SI. Dans le cadre des équipes OPS DATA / IA, vous aurez un lien fonctionnel étroit avec les équipes métiers et les équipes de la filière TSI DATA et TSI IA. La mission d'expertise aura pour but d'assurer la cohérence des solutions dans l'environnement actuel et la transformation des solutions pour les maintenir up to date avec l'état de l'art du marché. Vous assurerez le support Niveau 2 du périmètre aux équipes de production. • Responsabilités : Contribuer au bon déroulement des différentes phases du projet, et dans ce cadre vous assurerez : • Contribuer aux projets informatiques sur les dimensions qui relèvent du champ d'expertise Data / IA. • Conseiller et assister dans le choix et la mise en œuvre des solutions retenues • Assurer l'exploitabilité dans le respect des règles de sécurité et d'architecture du SI. • Garantir la pertinence et la pérennité des solutions techniques et/ou fonctionnelles dont vous aurez la charge afin de permettre l'évolution et le maintien en condition opérationnelle de la solution. • Garantir que les moyens de mesure de qualité de services sont opérationnels et disponibles (Quantification/Qualimétrie de fonctionnement)

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.

Description de la mission Notre client, un grand assureur, fait tourner en production une plateforme Data / IA conséquente et cherche un expert Linux pour en prendre soin. Votre terrain de jeu : les serveurs Linux de production et les clusters Big Data qui tournent dessus. Au quotidien, vous assurez le support N2 et le MCO, vous installez et configurez les clusters (Cloudera, Kafka, Talend) et vous intégrez les nouvelles briques en respectant les règles de sécurité et d'architecture. Vous serez aussi sollicité(e) comme référent technique par les projets Data / IA, pour les conseiller sur les choix de solutions et garantir que ce qui arrive en production est exploitable. L'environnement est riche : Hadoop, Cloudera CDP, Starburst, Azure Databricks, Terraform, Kerberos, Vault, plusieurs bases de données. Vous n'avez pas besoin de tout maîtriser en arrivant, mais vous ne serez pas dépaysé(e).

Contexte : Pour l'un de ses clients, nous recherchons un développeur fullstack senior à dominante Java/backend. Il rejoindra l'équipe en charge d'une plateforme interne d'IA générative et agentique, destinée à l'ensemble du Groupe. Vos missions : Concevoir et industrialiser les services backend et l'interface de la plateforme Développer des fonctionnalités d'IA agentique : exécution automatique de tâches, aide à la décision, interaction en langage naturel, orchestration multi-agents Intégrer les LLM et les « AI Skills », et gérer le cycle de vie des agents Connecter la plateforme au SI du Groupe (PLM, ERP, CRM, authentification, sources de données) et, selon les cas, à Microsoft 365 ou Salesforce Mettre en place les tests automatisés et les tests de charge, optimiser les performances sous contraintes RAM/CPU (déploiement on-premise) Accompagner la plateforme jusqu'à la production : audits sécurité, UAT, documentation API (OpenAPI/Swagger), guides utilisateurs/admin, runbooks de déploiement

INVENTIV IT recherche un Directeur Commercial souhaitant s'engager dans un projet entrepreneurial à fort impact en tant qu'Associé. Rôle stratégique combinant un très fort leadership commercial (vente conseil, closing, animation grands comptes) et une solide crédibilité technique sur les offres Data/IA, Digital Factory & ERP auprès des décideurs du CAC 40 et des grands groupes européens. Synthèse du Poste Localisation & Statut : Paris / Levallois-Perret (déplacements à prévoir) – CDI Cadre avec prise de participation au capital (Associé). Rémunération : Package jusqu'à 150 K€ + Equity (BSA / Parts sociales). Périmètre : Ensemble du catalogue d'offres d'INVENTIV IT (Data & IA, Digital Factory, Transformation ERP & Cybersécurité). Missions Clés Volet Business & Vente Conseil : Génération d'au moins 2 M€+ de New Business annuel sur son périmètre (conseil, centres de services, build, régie renforcée), ouverture et foisonnement de comptes stratégiques (CAC 40/Europe), et développement de relations de confiance C-Level (ExCom, DSI, CDIO, Direction Métiers). Volet Alignement Offres & Écosystème : Compréhension fine des enjeux technologiques pour qualifier et cadrer les propositions commerciales, travail en synergie avec les Heads of Practice sur les appels d'offres, et animation des partenariats éditeurs/hyperscalers. Animation Commerciale : Structuration de la démarche de chasse, suivi du pipeline commercial et contribution au rayonnement de la marque lors d'événements stratégiques.