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Mission freelance pour un grand acteur des services télécom & IT B2B, au sein de son entité Data & IA (équipe Platform). Lieu : Rennes - 2 jours par semaine sur site, le reste en télétravail. Démarrage : ASAP - Fin : 31/12/2026 (renouvellement possible). TJM : 450 € / jour. Contexte : La plateforme Big Data B2B collecte les données de plus de 180 sources, héberge environ 750 To de données et supporte près d'une centaine de projets Data. L'équipe développe des solutions digitales facilitant l'usage de la plateforme par les équipes métier et techniques (ingestion, exposition, catalogue...). Missions : Recueil des besoins auprès des équipes plateforme et utilisatrices Priorisation des demandes et gestion du backlog Rédaction des User Stories et participation aux tests Collaboration étroite avec les équipes clientes pour définir les orientations produit et valider les priorités Participation ponctuelle à certains développements si nécessaire Contrainte réglementaire : plateforme souveraine : critères d'éligibilité spécifiques communiqués lors de la qualification.

La prestation vise à accompagner l'équipe dans la conception et l'industrialisation de solutions Data & IA. Cette mission consiste à contribuer aux différentes étapes d'un projet Data & IA, de la compréhension des besoins métier jusqu'à la mise en production des solutions. Les principaux attendus sont : - Analyse et traduction des besoins métier en cas d'usage Data / IA. - Exploration, préparation et exploitation des données nécessaires. - Conception, développement et évaluation de modèles de Machine Learning et d'IA générative. - Réalisation de prototypes / MVP pour valider la faisabilité et la valeur des solutions. - Industrialisation et intégration des solutions dans l'écosystème existant. - Mise en place des tests et du suivi de la performance des modèles. - Production d'un code robuste, maintenable et documenté, ainsi que de la documentation nécessaire au transfert de connaissances. Profil recherché Compétences attendues : RAG-Engine, Full Stack Python, VertexAI, GIT, BIGQUERY, GCP, Shell Unix.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & IA, nous recherchons un Data Scientist / Data Engineer expérimenté, spécialisé en Intelligence Artificielle Générative, afin d'assurer la continuité et l'évolution de projets stratégiques. Le consultant intégrera une équipe travaillant sur un projet d'IA agentique à fort impact métier. L'un des principaux objectifs est de développer et d'optimiser une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses pertinentes à des e-mails utilisateurs portant sur différents types de demandes : renseignements, réclamations, opérations contractuelles, etc. La mission comporte une forte dimension LLM, NLP, RAG et industrialisation des modèles IA. Missions principales Reprendre les travaux existants et assurer la continuité du projet d'IA agentique. Concevoir, entraîner, évaluer et optimiser des Large Language Models (LLM) dédiés à la génération de texte. Améliorer la pertinence et la qualité des pré-réponses générées. Optimiser les processus de Retrieval-Augmented Generation (RAG) existants. Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en environnement de production. Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps : CI/CD, versioning, monitoring, déploiement et maintien en conditions opérationnelles. Analyser les performances des modèles et identifier les axes d'amélioration. Garantir la robustesse, la scalabilité et la maintenabilité des solutions développées. Réaliser une veille sur les évolutions en IA Générative, LLM, NLP et Machine Learning. Collaborer étroitement avec les équipes Data, développement, architecture, produit et métiers. Participer aux cérémonies et rituels Agile de l'équipe.

Une banque engage la transformation de son organisation Product Management afin de tirer parti des nouvelles possibilités offertes par l'IA générative et les agents. Dans ce cadre, nous recherchons un consultant chargé de redéfinir le Target Operating Model (TOM) de la filière produit et de le rendre concret dans le quotidien des équipes. Le rôle se situe à mi-chemin entre consultant en transformation et Forward Deployed Engineer : vous concevez le modèle cible et vous construisez, avec les équipes, les outils qui le font vivre. Vos missions principales : Diagnostic et identification des leviers IA Réaliser un diagnostic du fonctionnement actuel du Product Management : rôles, rituels, cycle de vie produit, outils, points de friction Repérer les étapes du cycle produit que l'IA peut transformer : discovery, analyse des retours clients, rédaction des user stories, priorisation, documentation, recette, reporting Conception du Target Operating Model Redéfinir le TOM de la filière produit : rôles et responsabilités (PM, PO, design, data), nouveaux rituels, gouvernance, compétences cibles Définir les interactions avec l'IT Prototypage et cadre d'usage de l'IA Prototyper avec les équipes des cas d'usage concrets (assistants, agents, workflows automatisés) et mesurer leur apport Définir les règles d'usage de l'IA dans un environnement bancaire réglementé : données sensibles, conformité, risques, sécurité Déploiement et accompagnement au changement Construire la trajectoire de déploiement de l'IA au sein de la filière produit Accompagner l'adoption : ateliers, formations, ambassadeurs, indicateurs de suivi

Dans le cadre de projets de transformation digitale, nous recherchons un Chef de Projet IT / Digital pour accompagner le développement et le déploiement de solutions innovantes au sein d'un environnement bancaire. Intégré à un département transverse spécialisé dans le développement applicatif, l'innovation, la Data et l'Intelligence Artificielle, vous serez responsable du pilotage de projets digitaux, de leur conception jusqu'à leur mise en production. Vous interviendrez sur des projets variés : développement d'applications web, solutions d'Intelligence Artificielle, plateformes Low-Code / No-Code et sites web. Vos principales missions : Gestion et pilotage de projets Piloter les projets de développement applicatif de bout en bout, dans le respect des coûts, délais, exigences de qualité et de sécurité. Recueillir et analyser les besoins des équipes métiers et des DSI. Organiser et animer les ateliers de spécifications fonctionnelles et techniques. Rédiger les cahiers des charges et assurer le suivi des livrables. Coordonner les équipes techniques (développeurs, architectes, Tech Leads) et les prestataires externes. Superviser les phases de tests, de recette et de mise en production. Pilotage transverse et PMO Assurer le suivi d'un portefeuille de projets digitaux. Construire et suivre les roadmaps en collaboration avec le management. Préparer et animer les comités de pilotage. Identifier les risques, anticiper les difficultés et proposer des plans d'action. Animer les communautés d'utilisateurs et accompagner l'adoption des solutions. Assurer le reporting et la communication auprès des différentes parties prenantes

Missions et responsabilités1. Ontologie et Knowledge GraphConcevoir, construire et maintenir l'ontologie et le modèle de graphe de connaissances. Structurer les données techniques et métier pour leur exploitation par des agents IA. Définir la stratégie d'intégration des différentes sources de données. Assurer la connexion entre le Knowledge Graph et les systèmes d'information existants. Mettre en place les mécanismes de traçabilité, de fraîcheur et de qualité des données. 2. Data Engineering et fiabilitéConcevoir et industrialiser les pipelines d'alimentation du graphe de connaissances. Garantir la durabilité et l'exploitabilité du service : stockage persistant, sauvegarde, restauration et exploitation. Mettre en place des mécanismes de contrôle de qualité des données. Développer les contrôles de grounding permettant de vérifier que les informations produites par les agents IA sont réellement présentes dans le graphe. Garantir la fiabilité et la traçabilité des informations exploitées par les agents. 3. Intégration IA et accès aux connaissancesDéfinir des contrats d'accès sécurisés et gouvernés à la connaissance. Faciliter l'exploitation du Knowledge Graph par les agents IA, les workflows, les skills réutilisables et les outils développeurs. Collaborer avec les Tech Leads Plateforme et Agents sur les exigences d'accès, de sécurité et d'évaluation. Rationaliser les outils et interfaces de consultation de la connaissance. Mesurer les coûts et les performances des exécutions enrichies par le graphe, notamment leur latence. 4. Gouvernance et évolutionDéfinir les règles de gouvernance et de qualité des données. Collaborer avec les responsables applicatifs, les équipes de développement et les équipes Data. Garantir la cohérence et la mise à jour des connaissances. Préparer l'extension progressive du Knowledge Graph aux données et règles métier. Participer aux choix d'architecture et aux orientations techniques de la plateforme.

Au sein d'une équipe dédiée à la gestion et à la valorisation des données techniques, vous intervenez sur des problématiques à la fois Data, Data Quality et Intelligence Artificielle. Votre objectif sera notamment de contribuer à l'industrialisation de la mesure de la qualité des données, à l'enrichissement des outils d'exploitation et au développement de premiers cas d'usage IA à forte valeur métier. Vos principales responsabilités Data Quality et fiabilisation des données Analyser et qualifier les besoins métiers liés aux données. Contribuer à l'industrialisation des indicateurs de qualité, complétude et importance des données. Identifier les données manquantes, incomplètes ou incohérentes. Définir et mettre en œuvre des actions de mise en qualité des données. Développer des scripts, outils ou programmes spécifiques pour automatiser les traitements. Réaliser des contrôles, analyses et mises à jour de données. Participer à la gouvernance et au suivi de la qualité des données. Développement de cas d'usage IA Vous participerez à l'étude et à la mise en œuvre de plusieurs cas d'usage autour de l'IA : Complétude et enrichissement des données Exploiter des corpus documentaires hétérogènes : PDF, rapports, plans, tableaux, archives ou documents numérisés. Extraire et classifier automatiquement les informations pertinentes. Rapprocher les informations extraites avec les modèles de données existants. Identifier les champs manquants ou incohérents. Proposer des valeurs candidates accompagnées de leur source et d'un niveau de confiance. Mettre en place des mécanismes de validation métier avant intégration. Aide à l'estimation des travaux Analyser les données historiques disponibles. Identifier les variables explicatives pertinentes. Étudier différentes approches statistiques et Machine Learning. Comparer les estimations produites aux données réellement observées. Concevoir des restitutions permettant aux experts métiers de comprendre et challenger les résultats. Assistance à la rédaction de rapports Étudier des solutions d'assistance intelligente à la saisie et à la rédaction. Mettre en œuvre des fonctionnalités de structuration automatique. Contribuer à la classification des informations. Détecter les incohérences. Étudier les possibilités de transcription et d'exploitation de contenus multimédias. Garantir que l'IA reste une aide à la formalisation et ne génère pas de données techniques non fournies par l'expert. Pilotage et accompagnement Vous serez également amené(e) à : Étudier les leviers d'intégration des solutions IA dans les processus existants. Piloter la mise en œuvre des solutions et suivre leur avancement. Définir des indicateurs permettant d'évaluer les performances des modèles et traitements. Participer aux échanges avec les équipes métiers et techniques. Préparer les points de suivi et contribuer à la documentation des travaux. Accompagner la gouvernance et l'évolution des modèles de données

Dans le cadre de l'accompagnement de notre client dans ses projets de transformation Data, nous recherchons un Chef de Projet Data BI / IA capable de reprendre plusieurs sujets stratégiques et d'en assurer le pilotage opérationnel. Vous interviendrez sur des projets combinant Data, Business Intelligence et Intelligence Artificielle, dans un environnement technologique moderne notamment basé sur Microsoft Fabric et Power BI. Votre rôle sera central dans la coordination entre les équipes métiers et les équipes techniques, avec un objectif fort de structuration, priorisation et sécurisation des projets. Missions : Vous prenez en charge le pilotage de la phase de stabilisation de la solution après sa mise en production. Identifier, prioriser et piloter les actions correctives et évolutives. Suivre les anomalies, incidents et demandes d'évolution. Coordonner les échanges entre les équipes métiers, support et techniques. Organiser et sécuriser le transfert vers les équipes d'exploitation. Animer des ateliers de cadrage avec les métiers. Identifier les opportunités d'utilisation de l'IA répondant à de véritables enjeux métiers. Analyser la pertinence et la faisabilité des différents cas d'usage. Migration vers Microsoft Fabric Piloter le lancement de la phase de réalisation. Travailler en étroite collaboration avec un Data Engineer. Identifier et prioriser les composants à migrer. Construire et suivre la feuille de route de migration. Coordonner les recettes fonctionnelles avec les utilisateurs. Recueillir et analyser les retours. Piloter les ajustements nécessaires. Environnement technique : Microsoft Fabric Power BI Architectures Data modernes Data Engineering Reporting / Business Intelligence Vous n'avez pas nécessairement vocation à réaliser vous-même les développements, mais vous devez être suffisamment à l'aise techniquement pour comprendre les enjeux, challenger les solutions et dialoguer efficacement avec des Data Engineers et autres experts techniques.

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et construis ta carrière avec nous ! Évalue l'intégrité algorithmique et pilote la validation indépendante des modèles au sein du secteur financierAu sein du département Model Risk Management d'un acteur majeur du secteur financier, nous recherchons un(e) Validateur de Modèles IA / Model Risk Management. Ton rôle sera hautement critique et stratégique en tant que 2ᵉ ligne de défense : tu veilleras à la qualité, à la robustesse et à la conformité des modèles développés dans le groupe, en réalisant des revues critiques et des benchmarks indépendants sur des solutions de Machine Learning et d'IA générative/agentique. Ton futur environnementTu évolueras au sein d'une équipe d'experts quantitatifs et de data scientists dédiée à la maîtrise des risques de modèles. En prise directe avec les équipes de modélisation (1ʳᵉ ligne), les Risk Managers et les instances d'audit interne, tu bénéficieras d'une position d'indépendance pour challenger les choix méthodologiques. C'est le cadre idéal pour appliquer des protocoles mathématiques rigoureux, analyser en profondeur les comportements de systèmes multi-agents et garantir la résilience des algorithmes face aux exigences réglementaires. Tes missions clésValidation Indépendante & Benchmarking Avancé (Mode AUDIT & EXPERTISE) : Conduire la revue critique et la validation indépendante des modèles statistiques, de Machine Learning classique et d'IA générative (scikit-learn, XGBoost, PyTorch, LLMs). Concevoir et exécuter des benchmarks quantitatifs pour tester les limites et la robustesse des systèmes multi-agents appliqués à des cas d'usage bancaires. Analyser en profondeur la performance théorique et pratique, la stabilité temporelle et le niveau d'explicabilité des algorithmes (XAI). Caractériser rigoureusement les erreurs résiduelles, les biais statistiques et les zones d'incertitude des modèles évalués. Gouvernance, Documentation & Restitution (Mode RISQUE & CONFORMITÉ) : Rédiger les rapports de validation détaillés et formuler des recommandations contraignantes auprès des équipes de modélisation. Contribuer activement à l'évolution des référentiels de gouvernance des modèles et à l'alignement avec les exigences prudentielles (cadre ACPR, risque de modèle). Restituer de manière claire et synthétique les conclusions lors des comités de validation et auprès des instances de contrôle. Ton profilFormation : Bac+5 (Diplôme d'Ingénieur, Master 2) ou Doctorat (PhD) en mathématiques appliquées, statistiques, Data Science, finance quantitative ou domaine connexe. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 3 à 5 ans en modélisation quantitative, Data Science ou validation de modèles au sein du secteur bancaire ou assurantiel. Expertise Mathématique & IA Impérative : Maîtrise des bibliothèques de modélisation en Python (scikit-learn, XGBoost, PyTorch) et des métriques d'évaluation statistique. Connaissance approfondie des architectures LLM et des concepts de systèmes multi-agents. Maîtrise des techniques de calibration, d'analyse des erreurs et d'explicabilité algorithmique. Culture Risque & Régulation : Compréhension fine du cadre de gestion du risque de modèle (Model Risk Management) et des attentes de l'ACPR. Langues : Anglais professionnel courant. Tes atoutsIndépendance de Jugement et Rigueur Scientifique : Capacité à questionner les choix de conception avec objectivité et esprit critique. Qualités Rédactionnelles et de Synthèse : Précision formelle dans la formalisation des dossiers de validation. Pédagogie : Aisance pour vulgariser des limites statistiques complexes auprès d'interlocuteurs variés. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5€ / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business. Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Deux à trois jours de télétravail par semaine. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

DÉVELOPPEUR JAVA EXPERT IA Nous recherchons un profil Java expérimenté, maîtrisant les technologies d'Intelligence Artificielle, pour participer à la refonte d'une application avec une architecture cible entièrement basée sur Java, aussi bien en Back-End qu'en Front-End. VOTRE MISSION ✅ Participer à la refonte d'une application existante. ✅ Concevoir et développer des solutions en Java, côté Back-End et Front-End. ✅ Intégrer des fonctionnalités d'Intelligence Artificielle au sein de l'application. ✅ Contribuer aux choix techniques et à la conception de la nouvelle architecture applicative. ✅ Collaborer avec les équipes techniques pour garantir la qualité, la performance et la maintenabilité de la solution. 🛠️ COMPÉTENCES RECHERCHÉES ✔️ Solide expérience en développement Java. ✔️ Maîtrise du développement Back-End et Front-End. ✔️ Expérience dans l'intégration de fonctionnalités d'Intelligence Artificielle dans des applications. ✔️ Capacité à participer à la refonte d'une application et à la conception d'une architecture cible. ✔️ Profil orienté développement applicatif Java avec une expertise IA, et non Data ou IA pure. Cordialement

Nous Connaitre : Créé en 2011, iDNA est un cabinet de conseil indépendant qui accompagne ses clients sur les domaines clés de l'IT et les aide à créer de la valeur grâce à leur système d'information. Nous intervenons auprès des plus grandes entreprises françaises. Après 15 années de développement dans la cybersécurité des environnements IT et OT, iDNA devient une filiale de NXO France tout en conservant son identité, son autonomie opérationnelle et ses équipes. Une alliance fondée sur des valeurs communes, la complémentarité des expertises et une ambition partagée : créer toujours plus de valeur pour nos clients. Contexte Notre client secteur (audio-visuel) a mis en place un ambitieux programme de modernisation visant à réduire l'obsolescence et mettre une place une offre de services à destination de ses clients internes et des membres de l'audiovisuel public. A ce titre, vous serez chargé (e ) d'(e ) : Vos missions : - Décliner la stratégie en éléments d'actions/projets à l'aune des différents périmètres de la direction - Accompagner la direction de l'IT transverse sur la définition de l'organisation des programmes et projets - Structurer les schémas directeurs avec les responsables de la DITT et les équipes opérationnelles - Définir les modalités de pilotage du programme : Piloter et animer les rituels relatifs au pilotage du programme de modernisation, et parfois de projets le composant - Mettre en place les dispositifs de pilotage, Coordonner les activités transverses, Animer la communauté de PMO et de chefs de projets - Organiser et animer les ateliers ou réunions relatifs aux aspects stratégiques, de structuration ou techniques du programme de modernisation et des projets attenants Avantages & Perspectives Localisation : Paris intra-muros, mission longue durée Modalités de la prestation : Présence sur site requise en fonction des besoins de la prestation et a minima équivalente à 50% du temps de la prestation. Démarrage : 04/01/2027 Rémunération : package global +/- 70 K selon profil (Politique d'intéressement en place depuis 2015) TJM : 650 à 750 € Livrables attendus : 1. Livrables Stratégiques et Organisationnels Cadre stratégique du programme de modernisation : - Document de déclinaison de la stratégie en actions/projets par périmètre (Digital Workplace, Réseaux & Datacenters, etc.). - Matrice d'alignement des projets avec les objectifs métiers de France Télévisions. Organisation et gouvernance du programme - Schéma directeur de l'organisation des programmes et projets (rôles, responsabilités, instances de pilotage). - Charte de gouvernance incluant les processus décisionnels et les rituels de pilotage. Plan de transformation - Roadmap détaillée avec jalons, dépendances et indicateurs de succès (KPIs). - Plan de communication interne et externe pour le programme. 2. Livrables de Structuration et Pilotage Cadre de pilotage du programme - Tableaux de bord de suivi (ex : indicateurs de performance, risques, budget). - Modèles de reporting pour les comités de direction (mensuels/trimestriels). Dispositifs de coordination - Procédures de coordination des activités transverses (ex : gestion des dépendances entre projets). - Guide d'animation de la communauté PMO et chefs de projets (bonnes pratiques, outils collaboratifs). Ateliers et réunions - Comptes-rendus structurés des ateliers stratégiques/techniques (avec actions et responsables). - Synthèses des décisions prises et des arbitrages. 3. Livrables Techniques et Opérationnels Architecture et urbanisation - Schémas directeurs techniques par domaine (ex : Cloud, Data, Cybersécurité) validés avec les équipes opérationnelles. - Recommandations sur les technologies et outils (ex : Kubernetes, Terraform, ServiceNow). Pilotes et preuves de concept (PoC) - Rapports d'évaluation des PoC (ex : déploiement d'outils d'IA, migration vers le Cloud). - Documentation des architectures de référence (ex : RAG, Langchain). Processus et outils - Procédures de CI/CD (GitLab) et d'observabilité (Prometheus/Graphana). - Guides de déploiement infrastructure as code (Terraform, Puppet). 4. Livrables de Suivi et Amélioration Continue Gestion des risques et des changements - Registre des risques mis à jour régulièrement avec plans d'atténuation. - Procédures de gestion des changements (ex : impacts sur les services existants). Retours d'expérience (REX) - Rapports post-projet ou post-atelier avec enseignements et axes d'amélioration. - Benchmark des bonnes pratiques sectorielles (médias/service public). 5. Livrables de Communication et Formation Supports de communication - Présentations synthétiques pour les parties prenantes (direction, équipes, clients internes). - Newsletters ou notes internes sur l'avancement du programme. Formation et accompagnement - Modules de formation sur les nouveaux outils/processus (ex : Kubernetes, ServiceNow) en lien avec l'université. - Guides utilisateurs pour les équipes opérationnelles. 6. Livrables Finaux Bilan du programme - Rapport final d'évaluation des résultats (atteinte des objectifs, ROI, bénéfices métiers). - Recommandations pour la pérennisation des solutions déployées. Documentation de transfert - Dossier de transfert des connaissances aux équipes internes (ex : procédures, architectures, contacts clés). - Notes Complémentaires - Format des livrables : Documents structurés (Word/PDF), présentations (PowerPoint), tableaux de bord (Excel/Tableau), ou outils collaboratifs (Confluence, Jira). - Rythme : Certains livrables sont récurrents (ex : reporting mensuel), d'autres ponctuels (ex : schémas directeurs). - Validation : Chaque livrable doit être validé par la DITT et les parties prenantes concernées.

Contexte de la mission La DSI Groupe recherche un(e) chef(fe) de projet pour une mission de quatre à six mois sur le périmètre Finance et Achats. La personne retenue assurera le build et le run des applications couvrant la comptabilité, le contrôle de gestion, la trésorerie, la consolidation, la fiscalité et les achats. Il interviendra dans le cadre des décisions et de la feuille de route déjà arrêtées par la DSI Groupe, à raison de cinq jours par semaine. Rattachée au Directeur général, la DSI Groupe s'organise autour de quatre équipes : Business Applications, IT Operations, Sécurité de l'information et Data Platform. Elle mène une stratégie full cloud et SaaS, et porte une ambition forte sur la donnée et l'intelligence artificielle, notamment avec le déploiement de Microsoft Copilot.

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 🌞

artificielle (SIA), l'objectif est d'assurer la cohérence des dispositifs existants et d'accompagner le déploiement croissant des cas d'usage IA, en tenant compte des exigences métiers, techniques, réglementaires, juridiques, sécuritaires et organisationnelles. Responsabilités principalesAnalyser et revoir les processus existants de gouvernance des systèmes d'intelligence artificielle. Recueillir, formaliser et consolider les exigences métiers et techniques relatives à la gouvernance de l'IA. Assurer l'alignement des différentes parties prenantes autour d'une cible commune et d'une trajectoire de mise en œuvre à court et moyen terme. Contribuer à la structuration et à l'amélioration des processus de gouvernance des données et des systèmes d'intelligence artificielle. Accompagner les équipes dans l'appropriation des dispositifs de gouvernance et dans la mise en œuvre des bonnes pratiques. Faciliter la coordination entre les parties prenantes métiers, techniques, risques, juridique, sécurité et ressources humaines. Livrables attendusDéfinition des processus cibles de gouvernance des systèmes d'intelligence artificielle. Élaboration d'une trajectoire de déploiement à court et moyen terme. Formalisation de plans d'action détaillés et d'une feuille de route. Production de supports de sensibilisation, de documentation et d'accompagnement des équipes.