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INVENTIV IT recherche un Head of Digital Factory souhaitant s'engager dans un projet entrepreneurial en tant qu'Associé. Rôle hybride combinant Direction du Centre de Services / Leadership Technique et Business Partner auprès des grands comptes (CAC 40 et Europe). 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 : Développement d'applications modernes, Usines logicielles, Cloud-Native, Microservices, DevSecOps, Web/Mobile, IA (RAG/LLM) & IoT. Missions Clés ● Volet Business Partner (1 M€+ de New Bizz/an) : Génération de nouvelles opportunités business (build, régie renforcée, forfaits, centres de services), animation de tables rondes et conseil stratégique auprès des DSI et ExCom. ● Volet Leader Technique & Delivery : Structuration et animation de l'offre Digital Factory, direction du centre de services, encadrement des architectes et pilotage d'équipes de delivery distribuées (onshore/nearshore/offshore). ● Architecture & Sécurité : Supervision des architectures distribuées cloud-native, résilientes et conformes aux exigences ISO 27001 et HDS. Profil Recherché

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

CHEF DE PROJET IT INFRASTRUCTURE 490 e par jour Gouvernance et Pilotage : Préparer et animer les instances du domaine (Obeya, revues), définir et suivre les indicateurs clés (KPI/OKR) de performance et de budget. Gestion de Projets IT/IA : Piloter des projets axés "IA for IT" (automatisation, agents de résolution), les actions FinOps, et veiller au respect de la gouvernance technique. Méthodologie et Communication : Accompagner les équipes sur les méthodes Agile/Lean, vulgariser les sujets techniques et centraliser la communication (reportings, newsletters). Profil et Compétences requis : Séniorité : 3 à 6 ans d'expérience dans une fonction PMO/Chefferie de projet en environnement IT/Infrastructures. Technique : Solide culture technique avec maîtrise des enjeux Cloud (AWS/Azure/GCP, Infra as a Code) et DevOps. Appétence IA : Bonne compréhension des cas d'usage de l'Intelligence Artificielle appliquée à l'IT. Outils : Maîtrise de Jira et de Google Workspace. Savoir-être : Excellente capacité de synthèse, adaptabilité dans un environnement en transformation (mode produit), et forte culture du Lean management. 500 e par jour

Contexte : Au sein du pôle Data & IA, intégration de l'équipe GenAI en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes d'Intelligence Artificielle à destination des différentes entités du groupe. L'objectif est de concevoir des offres d'IA générative industrialisées, sécurisées et hautement disponibles, déployables aussi bien sur des infrastructures Cloud (AWS, GCP) que On-Premise, en s'appuyant sur des architectures modernes, distribuées et résilientes. Missions : Concevoir et déployer des architectures techniques dédiées aux plateformes d'IA générative. Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes agentiques via les pratiques MLOps et LLMOps. Développer et maintenir des services managés en intégrant les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance. Automatiser les infrastructures et les pipelines de déploiement (Infrastructure as Code, CI/CD). Assurer la mise en production, le maintien en condition opérationnelle et l'optimisation des plateformes IA. Participer aux choix d'architecture et assurer le rôle de référent technique sur un produit de la squad. Concevoir la documentation technique et accompagner l'adoption des solutions auprès des équipes internes. Réaliser des démonstrations techniques et promouvoir les offres d'IA générative. Participer aux cérémonies Agile (Daily Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement, Roadmap) et contribuer aux travaux de la squad. Participer aux astreintes techniques afin de garantir la disponibilité des plateformes. Stack technique : Cloud & Infrastructure AWS : EKS, SageMaker, Bedrock GCP : GKE, Vertex AI Kubernetes, OpenShift, Docker Environnements On-Premise Infrastructure as Code & CI/CD Terraform Ansible Jenkins GitLab CI Kestra Développement Python SQL Data & IA MLflow Dataiku JFrog Artifactory Orchestration de workloads IA Bases de données vectorielles : OpenSearch, Elasticsearch, PostgreSQL (PGVector), MongoDB Atlas, Amazon RDS Observabilité Prometheus Grafana Dynatrace AWS CloudWatch AWS X-Ray Méthodologie Agile / Scrum DevOps / MLOps / LLMOps Infrastructure as Code (IaC) CI/CD Architecture Cloud Native Sécurité, conformité et gouvernance des plateformes IA

Nous recherchons une prestation d'ingénierie et de développement « Full stack » orienté-e solution Front Office / relations clients. Compétences recherchées : - Maitriser des technologies permettant d'adresser les outils destinés à nos clients ( Java - React - SQL- Spring .. ) - La capacité à challenger des choix techniques et conceptions détaillées - être sensibilisé aux problématiques de performance et de robustesse d'un SI - maitriser d'un SI modulaire (API REST / MicroServices ) - capacité à travailler sur plusieurs sujets distincts en parallèle - capacité d'accompagner le développement d'un projet depuis la conception jusqu'à la phase de garantie. - référer de l'avancement des sujets à son chef de projet - connaissance de l'usage des outils IA pour de développement Afin de consolider la connaissance de notre S.I., la prestation débutera par une intégration à l'équipe M.C.O. Dans l'idéal une expérience en assurance vie serait appréciée Objectifs et livrables : - Conception détaillée, développement, tests unitaires, tests d'intégration - Reprises de code correctives lors des phases de qualification et de garantie Localisation : 3 jours minimum de présentiel / semaine après phase d'intégration en full présentiel de 4 semaines. Ces points ne sont pas négociables.

Ingénieur IA MLOps / Production (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur l'exploitation, l'industrialisation et l'amélioration continue de solutions d'Intelligence Artificielle déployées en production. Les applications concernées couvrent notamment : Moteurs RAG (Retrieval-Augmented Generation) Agents conversationnels Systèmes multi-agents Solutions basées sur des LLM managés Modèles de Machine Learning industrialisés Vous évoluez dans un environnement Cloud AWS fortement industrialisé, intégrant les standards DevOps, MLOps, sécurité et gouvernance d'entreprise. Le poste présente une double dimension : Maintien en conditions opérationnelles (RUN) des solutions IA en production Contribution à l'industrialisation de la plateforme MLOps et des pratiques d'exploitation IA Missions principales1. Exploitation et support de productionAssurer le support applicatif de niveau 2 et 3 des solutions IA en production. Diagnostiquer les incidents, identifier les causes racines et piloter leur résolution. Garantir le respect des engagements de service (SLA, disponibilité, temps de rétablissement). Participer à la gestion des incidents majeurs et aux analyses post-mortem. Maintenir et enrichir la documentation d'exploitation (runbooks, procédures, schémas d'escalade). Mettre en œuvre les procédures de continuité de service et les modes dégradés. Accompagner les montées de versions des modèles IA et des composants applicatifs. Participer aux astreintes et interventions hors horaires ouvrés lorsque nécessaire. 2. Monitoring et observabilité des systèmes IAExploiter et améliorer les dispositifs de supervision applicative et infrastructure. Déployer et maintenir les outils d'observabilité dédiés aux systèmes IA et aux LLM. Concevoir des tableaux de bord de pilotage permettant de suivre : La disponibilité des services La latence des traitements Le coût des traitements IA Les performances des modèles La qualité des réponses générées Les dérives fonctionnelles et comportementales Affiner les stratégies d'alerting afin de réduire les faux positifs. Participer à la définition des politiques de surveillance et d'évolution des modèles. 3. Contribution aux pratiques MLOps et à l'industrialisationParticiper à la conception et à l'évolution des chaînes CI/CD dédiées aux projets IA. Contribuer à l'automatisation des déploiements et à l'amélioration continue des processus. Participer à la mise en place d'infrastructures reproductibles via l'Infrastructure as Code. Déployer et administrer les composants MLOps nécessaires à l'industrialisation des modèles. Accompagner les équipes de développement dans la résolution des problématiques liées aux pipelines d'intégration et de déploiement. Contribuer à la standardisation des architectures IA (RAG, fine-tuning, agents, LLMOps). 4. Gouvernance, sécurité et conformitéGarantir la conformité des solutions avec les normes internes et réglementaires. Participer à la mise en œuvre des mécanismes de traçabilité et d'audit des systèmes IA. Contribuer aux dispositifs de sécurisation des modèles et des usages d'IA générative. Participer aux exercices de continuité et de reprise d'activité. Maintenir l'ensemble de la documentation technique et opérationnelle. Veiller à l'application des politiques de sécurité et de gestion des risques. 5. Optimisation et innovationSuivre et optimiser les coûts d'exploitation des plateformes Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration suite aux incidents et retours d'expérience. Participer aux études technologiques et aux expérimentations autour des nouvelles solutions IA. Contribuer à la construction de composants réutilisables et mutualisés. Assurer une veille permanente sur les pratiques MLOps, GenAI, LLMOps et observabilité. Compétences comportementales recherchéesForte culture de production et sens du service. Capacité à intervenir efficacement en situation critique. Rigueur et sens de l'organisation. Esprit analytique et aptitude à la résolution de problèmes complexes. Excellentes capacités de communication. Autonomie et proactivité. Goût pour l'amélioration continue. Capacité à collaborer avec des équipes multidisciplinaires. Curiosité technologique et culture DevOps/MLOps. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesIntelligence Artificielle & MLOpsExpérience significative sur des projets IA industrialisés. Connaissance des architectures RAG et des systèmes agentiques. Compréhension des problématiques liées aux LLM et à leur exploitation en production. Connaissance des pratiques LLMOps et MLOps. Gestion du cycle de vie des modèles et monitoring de performance. Cloud & InfrastructureExcellente maîtrise d'AWS : EKS Lambda EC2 CloudWatch IAM S3 Services IA managés Bonnes connaissances Kubernetes et conteneurisation Docker. DevOps & CI/CDGitLab CI GitHub Actions Terraform Infrastructure as Code Gestion des artefacts logiciels Gestion des secrets (Vault ou équivalent) Automatisation des déploiements Monitoring & ObservabilitéPrometheus Grafana CloudWatch APM Observabilité des applications IA Tracing distribué Monitoring des performances modèles Une connaissance des outils spécialisés tels que MLflow, LangFuse, LangSmith ou DeepEval constitue un atout. Sécurité & GouvernanceGestion des vulnérabilités. Sécurité Cloud. Gouvernance des modèles IA. Traçabilité et auditabilité. Connaissance des réglementations liées à l'IA et à la protection des données. DéveloppementPython avancé. APIs REST. Scripts d'automatisation. Connaissances SQL appréciées.

Vos missions 1. Cadrage des besoins & dialogue métier Animer les réunions de suivi, comprendre et challenger les besoins métiers Traduire un besoin métier en spécifications techniques réalistes et en solution simple et utile Identifier les irritants, qualifier et prioriser les cas d'usage à valeur Coordonner l'ensemble des interlocuteurs 2. Animation, acculturation & innovation Animer le comité IA, un réseau de référents/ambassadeurs et une communauté d'échange Sensibiliser, former et acculturer les équipes aux usages, avantages et limites de l'IA/Data Assurer la veille technologique et expérimenter Alimenter la stratégie par une vision terrain structurée (opportunités, limites, risques) 3. Conception & déploiement de solutions IA & Data Superviser la conception, le développement, le déploiement et la maintenance des solutions IA, Data et low-code/no-code (agents, automatisations, applications web, pipelines data) Définir l'architecture IA & Data Prototyper et piloter des PoC en conditions réelles, mesurer les gains opérationnels Intégrer les solutions dans le SI existant (API, connecteurs, architectures data) 4. Sécurité, DevOps & qualité Garantir la sécurité, la qualité et la performance des solutions déployées (cybersécurité, gestion des accès, protection des données) Mettre en place les bonnes pratiques DevOps/MLOps (CI/CD, versioning, monitoring, industrialisation via Azure DevOps) Veiller à la robustesse des architectures data et à la maîtrise des flux 5. Gouvernance & conformité Participer à la définition de la gouvernance IA & Data du groupe et en assurer la cohérence transverse Veiller à la conformité RGPD, AI Act, cybersécurité et confidentialité (en lien avec DPO/RSSI) Cartographier et mutualiser les initiatives, éviter les doublons Cadrer et suivre les partenariats externes/start-ups (avec RSSI/DPO/Juridique/Achats) Un poste à fort impact stratégique sur l'IA, la Data et les métiers Une polyvalence unique : métier + technique + pilotage Un environnement tourné vers l'innovation et la montée en autonomie technique interne

Astrelya est un cabinet de conseil franco/suisse, en très forte croissance depuis sa création en 2017, spécialisé dans la transformation digitale, l'excellence opérationnelle et l'innovation technologique. Il est composé de 300 expert passionnés. Le cabinet accompagne ses clients sur l'ensemble du cycle de transformation, depuis la phase de cadrage jusqu'à la mise en œuvre opérationnelle, avec une expertise forte en Data/IA, Cloud, DevOps et méthodes agiles. Astrelya se distingue par un modèle fondé sur la proximité, la confiance et une culture humaine forte, qui place les collaborateurs au cœur de la création de valeur. Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un Ingénieur de Production DevOps / AWS (H/F) pour rejoindre un client dans le domaine de la mobilité. Vos Rôles & Responsabilités : L'exploitation : Traiter les incidents et problèmes de production du SI, gérer les tickets depuis leur création jusqu'à leur clôture (prise en charge, analyses, traitement, escalades) Exploiter l'infrastructure As Code (Terraform) et les services AWS Exploiter l'usine CI/CD Maintenir le socle technique AWS et le socle applicatif Développer des scripts (Python, Bash) afin d'automatiser des tâches Mettre à jour et créer des procédures d'installation Mettre en place la surveillance du SI grâce à l'ensemble des solutions de supervision/monitoring mises en oeuvre (disponibilité, performances…) Rédiger et maintenir les procédures d'exploitation Contribuer aux projets d'évolution applicative et sécuritaire du SI Contribuer aux projets : Apporter sa part de mise en oeuvre dans la bascule des Asset vers le Cloud Collaborer avec les chefs de projet afin de mettre en place les nouvelles fonctionnalités Participer à l'évolution de l'exploitation (amélioration continue, évolution outillage, automatisation des déploiements, documentation, process…) Contribuer à la mise en oeuvre des projets liés à la sécurité du SI Compétences requises : Linux, scritping Shell, Python CI/CD , Jenkins, Ansible, Terraform AWS

Hanson Regan recherche un IA and Data engineer pour une mission freelance de 10 mois à Paris. Nous recherchons un nouveau talent pour rejoindre notre équipe Data Analytics & IA AV. Expertise requise : frameworks de Deep Learning (TensorFlow, PyTorch) et bibliothèques de Machine Learning en Python. Expérience en MLOps, notamment MLflow, sérialisation de modèles ML, gestion de versions avec Git et packaging de code. Maîtrise des processus CI/CD, des tests, de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) et, idéalement, du provisionnement de ressources cloud (Terraform). Expérience en modélisation du langage (LLM) et techniques avancées telles que les embeddings, les bases de données vectorielles et l'ingénierie des prompts. Vous justifiez d'une solide expérience technique (minimum 5 ans à un poste similaire) et êtes à l'aise avec les environnements cloud. Vous communiquez efficacement avec les clients et au sein de votre équipe. kills : Exploration de données, principes d'architecture de données, accès aux données, gouvernance des données, techniques et méthodologies de modélisation de données, outils d'entrepôt de données Langues : Français (C2), Anglais (B1) Localisation : Paris (Saint-Denis) À distance : Possible (2 à 3 jours par semaine) Conformément aux exigences du client, les freelances doivent pouvoir travailler via leur propre entreprise. Nous n'acceptons malheureusement pas les candidatures via des sociétés de portage salarial pour ce poste. Si cette opportunité vous intéresse, veuillez nous contacter au plus vite.

Contexte de la mission L'équipe MTA (Modélisation et Technologies Avancées) conçoit et industrialise les composants IA utilisés par les métiers. Ses principales missions incluent : Développement des API Développement de chatbots : internes (ex. Jarvis) et externes (assistants métiers). Création d'agents IA : capables d'exécuter des workflows, interagir avec des API, orchestrer des outils, et automatiser des tâches complexes. Intégration avancée des modèles LLM : Mistral, GPT, Claude, etc. Contribution technique aux plateformes transverses : IALAB, IAP, GED/PHX, RPA, etc. Participation aux démonstrations système : sujets chatbots, workflows automatisés, IALAB, etc. Pour soutenir la montée en puissance des usages IA, le client souhaite renforcer l'équipe MTA avec un développeur expérimenté spécialisé en agents IA, orchestration, chatbots avancés et intégrations SI. Objectifs et livrables 1 Développer des agents IA avancés pour les métiers Conception d'agents capables d'appeler des API, déclencher des outils internes, et exécuter des actions complexes. Gestion de scénarios multi-étapes : analyse ® décision ® action ® supervision. Construction de "tooling IA" : actions, connecteurs, permissions, wrappers. Alignement avec les procédures SSI, DPO et gouvernance IA. 2 Conception ou amélioration de chatbots métiers Développement d'assistants IA pour piloter la documentation, les workflows, la qualification documentaire, etc. Implémentation des mécanismes clés : mémoire, récupération d'information, contextualisation. Optimisation UX des interactions : prompts, actions, réponses structurées. Support multi-modèles : Mistral Large, GPT-4o, Claude 3.7, etc. 3 Intégration et orchestration avec le SI Appels sécurisés vers les API internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, etc. Connexion aux outils d'orchestration existants : RPA, IALAB, pipelines documentaires. Mise en place d'exécuteurs d'outils avec gestion fine des autorisations et logs. 4 Industrialisation et fiabilisation Observabilité complète : logs, métriques, traçabilité, monitoring des coûts. Tests unitaires et end-to-end pour chatbots et agents. Contribution aux frameworks internes : libs maisons, conventions IA. Participation aux démos système, PI planning et increments Agile. Développement Python expert : FastAPI, async, architectures modulaires. Très bonnes bases en Node.js/TypeScript pour certains agents front ou services d'intégration. Développement orienté API-first. Bonne pratique des patterns d'architecture cloud : Azure Functions, containers, CI/CD. DévSecOps: You Build It And You Run It. IA et Agents Maîtrise de la conception d'agents IA outillés (ReAct, Agentic Workflow, Toolformer-like). Connaissance des frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel ou équivalents. Forte capacité à modéliser des workflows IA/métiers dans des environnements complexes. Excellente maîtrise des LLM (Mistral, GPT, Claude). 3 Chatbots Conception de flows conversationnels complexes. Intégration de modules mémoire, RAG, reformulation. Optimisation de prompts avancés. Conscience UX conversationnelle : turn-taking, clarifications automatiques. 4 Intégration et Données Appels API REST/GraphQL internes. Interaction avec GED, bases documentaires, data lakes. Utilisation ou construction de {*}connecteurs métier{*}. 5 Qualité, Sécurité et Gouvernance Logs, audit, monitoring : Grafana, Prometheus, Langfuse. Compréhension des contraintes de sécurité des agents : permissions d'actions, filtrage des commandes, sandboxing, conformité interne IA. Forte autonomie et capacité à mener des sujets en transverse. Pédagogie et vulgarisation pour les métiers utilisant les chatbots/agents. Capacité à documenter : guides, API docs, schémas. Esprit produit : proposer, challenger, prioriser, démontrer. Participation active aux rituels Agile et aux démonstrations. 1 Langages et Frameworks Python (FastAPI, async) Node.js/TypeScript Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel 2 Modèles et IA LLM : Mistral, GPT, Claude RAG (Retrieval-Augmented Generation) Mémoire et contextualisation 3 Intégration et Orchestration API : REST, GraphQL Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Connecteurs métier 4 Cloud et DevOps Kafka Azure Functions Containers CI/CD 5 Observabilité et Sécurité Grafana Prometheus Langfuse SSI, DPO, gouvernance IA Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence CI/CD Containers Connecteurs métier SSI, DPO, gouvernance IA KAFKA API : REST, GraphQL LLM : Mistral, GPT, Claude Mémoire et contextualisation Prometheus Python (FastAPI, async) Grafana Langfuse Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel Node.js/TypeScript Azure Functions RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Contexte de la missionDans le cadre du développement de ses capacités Data et IA, Sanofi souhaite renforcer ses équipes avec un profil senior capable de contribuer à l'industrialisation de pipelines data et au développement d'agents IA. Les solutions développées ont vocation à être utilisées à grande échelle, potentiellement par près de 100 000 collaborateurs à travers l'entreprise. Elles doivent permettre de simplifier l'accès à des systèmes et données complexes et de fluidifier les processus du quotidien, notamment dans les domaines suivants : Finance et paiements ; Industrie et opérations ; Commerce ; Logistique ; Support IT ; Gestion des incidents. La mission se situe à l'intersection de la Data Engineering, de la Data Platform et de l'Agentic AI. Objectifs de la missionLe consultant contribuera à : transformer et structurer les données utilisées par les solutions IA ; concevoir et développer des pipelines de données robustes ; industrialiser les flux et les plateformes data jusqu'à leur mise en production ; développer des agents IA et des interfaces conversationnelles connectés aux données et systèmes internes ; rendre les processus métiers plus simples, rapides et fluides ; garantir la fiabilité, la maintenabilité et la scalabilité des solutions développées ; accompagner le passage de prototypes ou expérimentations IA vers des solutions utilisables en production. Principales responsabilitésLe consultant interviendra notamment sur les activités suivantes : analyser les besoins techniques et métiers liés aux projets Data et IA ; concevoir l'architecture des pipelines et des flux de données ; développer, maintenir et optimiser les pipelines data ; travailler sur des environnements Snowflake et dbt ; préparer les données nécessaires à l'alimentation de modèles, d'agents et d'interfaces IA ; participer à la conception d'agents capables d'interagir avec les données et les systèmes de l'entreprise ; mettre en place les bonnes pratiques d'industrialisation, de déploiement et de supervision ; contribuer à la qualité, la sécurité, la gouvernance et la traçabilité des données ; collaborer avec les équipes Data, IA, Architecture, IT, métiers et sécurité ; documenter les solutions et accompagner leur adoption par les utilisateurs. Environnement techniqueCompétences indispensablesData Engineering ; Snowflake ; dbt ; conception et développement de pipelines data ; industrialisation et mise en production de plateformes ou produits data ; compréhension des architectures Data et IA ; expérience concrète sur des projets d'IA générative ou d'Agentic AI. Compétences complémentaires appréciéesPython et SQL ; AWS ; Airflow ou outils d'orchestration similaires ; APIs et intégration de systèmes ; architectures cloud ; RAG, LLM ou interfaces conversationnelles ; observabilité, CI/CD et pratiques DevOps ; sécurité et gouvernance des données. Compétences / Qualités indispensables : date engineering, python, aws, ia agentique

Descriptif de la mission : Dans le cadre de ses activités d'innovation et de transformation digitale, le client recherche un Lead Senior Innovation Cloud & Edge IA pour accompagner les projets de la Direction Innovation. La mission consiste à : Concevoir et piloter des architectures Edge IA et Cloud AWS pour des environnements opérationnels contraints. Administrer et sécuriser la plateforme AWS Innovation : Landing Zone, IAM, Control Tower, FinOps et cybersécurité. Mettre en place des solutions d'automatisation et d'IA agentique, notamment via AWS Bedrock, MCP, Claude Code et Kiro. Développer et accompagner des projets innovants autour de l'IA, Robotique, AR/VR/XR et Blockchain. Industrialiser et moderniser les applications vers des architectures cloud-native et mettre en œuvre l'Infrastructure as Code avec Terraform. Structurer les pratiques DevOps / CI-CD avec GitLab et accompagner les équipes internes via la formation et le partage de bonnes pratiques. Environnement technique : AWS, Terraform, GitLab CI/CD, Docker, Kubernetes/ECS, NVIDIA Jetson, AWS Bedrock, MCP, IA agentique, IAM, CloudWatch, Control Tower. Profil recherché Lead Cloud & IA avec une solide expérience en AWS, Cloud/Edge, DevOps et IA, capable de piloter des projets innovants de bout en bout. Expertise AWS : Control Tower, IAM, ECS, S3, RDS, CloudWatch. Maîtrise de Terraform, Docker et GitLab CI/CD. Expérience en architecture Cloud-native et Infrastructure as Code. Connaissance de l'IA générative/agentique, AWS Bedrock et MCP. Expérience en Edge Computing / systèmes embarqués, idéalement NVIDIA Jetson. Capacité à travailler sur des projets innovants : IA, robotique, AR/VR/XR. Bonnes compétences en architecture, cybersécurité, automatisation et accompagnement des équipes. Déplacement à Paris 75012

Une institution publique nationale, à forte exigence de sécurité, construit sa propre plateforme d'intelligence artificielle sur des clusters GPU hébergés en interne, sans dépendre d'un cloud public. L'objectif : donner à ses équipes des outils d'IA puissants, sûrs et maîtrisés. Vous rejoignez une petite équipe d'experts choisie avec soin : vos décisions techniques comptent, votre expertise est reconnue, et les usages que vous rendez possibles servent l'intérêt général. Missions : Administrer au quotidien les clusters GPU (pilotes, mises à jour, correctifs) - Gérer l'ordonnancement et les quotas (Slurm ou Kubernetes) pour partager les ressources entre projets - Superviser la plateforme et suivre l'utilisation des GPU et du stockage - Gérer les utilisateurs, les accès et le stockage partagé - Traiter les incidents et les demandes, et documenter chaque évolution - Automatiser avec Ansible et transmettre vos bonnes pratiques aux équipes Mission longue : démarrage envisagé début 2027, 12 mois renouvelables, environ 200 jours par an. Une enquête administrative est requise avant intervention. Easy Partner est un cabinet de conseil technique spécialisé en informatique et industrie 4.0 : assistance technique, recrutement (plus de 3 000 recrutements pour plus de 500 clients) et formation certifiée Qualiopi.

Notre client est une startup SaaS B2B française qui aide les équipes commerciales à prospecter plus efficacement grâce à une plateforme tout-en-un de sales intelligence. Le produit centralise la recherche de leads, l'enrichissement de données, l'engagement multicanal et la gestion du pipeline commercial. L'ambition : permettre aux sales d'arrêter de jongler entre plusieurs outils et de se concentrer sur la création d'opportunités. L'équipe tech entre aujourd'hui dans une phase clé : accélérer le delivery produit tout en assainissant l'existant. Dette technique, refacto, design system, legacy, process à simplifier, usage avancé de l'IA… les sujets sont nombreux, concrets, et à fort impact. C'est un environnement fait pour les profils qui aiment construire vite, coder proprement, prendre des sujets de A à Z et utiliser l'IA comme un vrai levier de productivité. 💼 Description du poste Votre mission 🚀 Rejoindre une équipe tech resserrée et contribuer directement à la construction d'un produit SaaS utilisé par des équipes sales, avec un double objectif : shippers des features utiles rapidement et renforcer la base technique sur le long terme. Vous interviendrez sur une stack moderne composée de TypeScript, Node.js, React, Next.js, PostgreSQL, Elasticsearch, Redis et AWS, dans un environnement en monorepo avec une approche Domain-Driven Development pragmatique. Ce que vous allez faire Livrer régulièrement de nouvelles features, avec une vraie culture du MVP et des cycles courts. Découper les sujets intelligemment pour aller vite sans dégrader la qualité. Contribuer à la réduction de la dette technique : refacto, librairies à mettre à jour, legacy à rationaliser. Participer à la consolidation du design system et à son meilleur alignement avec le code existant. Challenger les choix techniques et proposer des solutions simples, robustes et orientées impact. Utiliser l'IA au quotidien — notamment Claude — pour accélérer le développement, améliorer les prompts, générer du code et surtout challenger les outputs produits. Votre environnement Vous travaillerez avec une équipe produit composée notamment d'un designer, d'un CPO, de Product Managers et d'une équipe data. Les développeurs peuvent échanger directement avec le métier et contribuer au cadrage des sujets lorsque cela permet d'aller plus vite et mieux. Ici, l'enjeu n'est pas de sur-architecturer : il faut savoir prendre des décisions, livrer, apprendre, améliorer et garder un haut niveau d'exigence sur le code.

📍 Montpellier (34) · Démarrage ASAP 🏢 Qui sommes-nous ? Visian Azur, filiale du Groupe Neurones, est une société de conseil spécialisée dans les projets data et applicatifs. Présents à Marseille, Aix-en-Provence, Sophia Antipolis, Montpellier, Toulouse et Lyon, nous accompagnons de grands comptes sur des projets techniquement exigeants. 💼 Le poste Vous rejoindrez l'équipe Big Data d'un pôle qui conçoit des plateformes « as a service » dans le domaine Data et IA. Vous prendrez en charge une infrastructure Cloud hybride, combinant GCP et On-Premise, de la conception du service jusqu'à son maintien en conditions opérationnelles en production, en mode GitOps. 🎯 Vos missions Concevoir les services d'infrastructure, de la définition du besoin jusqu'à la mise en production Déployer et administrer une infrastructure hybride répartie entre GCP et On-Premise Gérer l'infrastructure en Infrastructure as Code selon une approche GitOps Construire et faire évoluer les chaînes CI/CD Mettre en place un monitoring et un alerting avancés Assurer le maintien en conditions opérationnelles des services en production Rédiger et tenir à jour la documentation des services Sensibiliser les équipes aux bonnes pratiques FinOps 🛠️ Environnement technique Cloud et infrastructure : GCP, Kubernetes, OpenStack, OpenShift, Docker IaC et automatisation : Terraform, Terragrunt, Ansible, GitLab CI, Jenkins, Kestra Gestion des artefacts : Artifactory (JFrog), Artifact Registry Langages : Python, SQL Base de données : PostgreSQL Sécurité : Vault, IAM, scan de vulnérabilités (Xray, Trivy) Observabilité : GCP Observability, ELK, Prometheus, Grafana Réseau : VPC, load balancers

Pour le compte d'un grand groupe international, nous recherchons un Architecte IA Senior / Tech Lead Data & AI pour rejoindre une équipe dédiée aux sujets Data & IA dans un environnement international. Missions Définir l'architecture Data & IA à court et moyen terme dans un environnement multi-cloud. Élaborer les guidelines d'architecture et les principes d'intégration des solutions IA. Définir les stratégies Build vs Buy et challenger les solutions éditeurs. Concevoir l'architecture multi-agents et les protocoles d'interaction (MCP, A2A). Cadrer et valider des POC d'interconnexion entre agents. Définir les principes de sécurité, gouvernance et guardrails IA. Mettre en place les principes de gestion des accès, human-in-the-loop, tests et métriques de qualité. Structurer les métadonnées, ontologies métier et approches Graph RAG / Semantic Layer. Contribuer aux RFI/RFQ et challenger techniquement les éditeurs et intégrateurs. Accompagner les sujets MLOps / LLMOps et l'industrialisation des solutions IA. Participer au chiffrage de la trajectoire IA : Capex/Opex, compute, tokens et FinOps. Prendre en compte les contraintes de conformité Data & Cloud dans un contexte international.