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Notre client recherche un Business Analyst spécialisé en IA pour rejoindre l'équipe en charge de la plateforme Data Intelligence au sein de la Direction Transformation et Innovation. L'objectif est de renforcer l'analyse métier sur l'ensemble du cycle de livraison, depuis la compréhension des problématiques métier jusqu'à la validation des fonctionnalités de la plateforme et à la mesure de leur valeur. Le Business Analyst constituera l'interface opérationnelle quotidienne entre les Business Units et l'équipe de développement. En collaboration avec le Product Owner ou le responsable produit désigné, il aura notamment pour responsabilités de : Structurer les besoins ; Enrichir et affiner continuellement le backlog produit ; Accompagner la livraison du MVP et des versions suivantes ; Traduire les besoins métier en exigences fonctionnelles claires ; Faciliter la validation des solutions par les utilisateurs. 2.1. Identification des besoins métier et des cas d'usageLe Business Analyst devra : Organiser et animer des entretiens et ateliers avec les parties prenantes métier afin de comprendre leurs objectifs, processus actuels, problématiques et besoins en information ; Cartographier les processus actuels et cibles ; Identifier les utilisateurs et les principaux scénarios d'utilisation ; Déterminer les situations dans lesquelles l'IA peut apporter une valeur concrète, notamment en évaluant lorsqu'une solution de recherche ou d'automatisation plus simple pourrait être suffisante ; Documenter chaque cas d'usage, notamment son périmètre, ses bénéfices attendus, ses hypothèses, ses contraintes et ses critères de succès ; Identifier les besoins communs à plusieurs Business Units pouvant être couverts par des fonctionnalités réutilisables de la plateforme. 2.2. Recueil des exigences et spécifications fonctionnellesLe Business Analyst devra : Traduire les besoins métier en exigences claires, structurées et testables à destination des développeurs ; Décrire les comportements fonctionnels, règles métier, besoins en données, parcours utilisateurs et résultats attendus ; Rédiger les epics, features et user stories avec leurs critères d'acceptation ; Fournir des exemples pertinents et, lorsque cela est utile, des diagrammes de processus ou des maquettes d'écran ; Décomposer les demandes globales en incréments pouvant être développés et validés ; Recueillir les exigences non fonctionnelles auprès des parties prenantes concernées, notamment en matière de performance, ergonomie, disponibilité, droits d'accès, confidentialité, auditabilité et traçabilité ; Revoir les exigences avec les utilisateurs métier et les équipes techniques ; Lever les ambiguïtés ; Maintenir la traçabilité entre les objectifs métier, les éléments du backlog, les décisions prises et les tests d'acceptation. 2.3. Gestion du backlog produit et delivery AgileLe Business Analyst devra : Créer, enrichir, organiser et affiner continuellement le backlog produit ; Maintenir à jour les user stories, critères d'acceptation, dépendances et questions ouvertes ; Accompagner le Product Owner dans la priorisation du backlog selon la valeur métier, l'urgence, les risques, les dépendances et l'effort de réalisation ; Clarifier le périmètre du MVP et le contenu des releases proposées, tout en laissant les décisions de priorisation au Product Owner ; Préparer et animer les sessions de refinement du backlog ; Contribuer aux sprint plannings, sprint reviews et rétrospectives ; S'assurer que les développeurs disposent de suffisamment de détails fonctionnels pour estimer et implémenter les user stories ; Rester disponible pendant les sprints afin de répondre aux questions fonctionnelles ; Évaluer l'impact des évolutions de besoins ; Organiser rapidement les prises de décision avec les parties prenantes métier. 2.4. Exigences IA et DataLe Business Analyst devra : Identifier avec les responsables métier et les responsables Data les documents et données nécessaires à chaque cas d'usage ; Définir les métadonnées pertinentes, la terminologie métier, la couverture des sources, leur fraîcheur, les exigences de qualité et les règles d'accès ; Spécifier le comportement attendu pour la recherche documentaire, l'extraction d'informations et les assistants IA ; Définir notamment le périmètre de recherche, le format des réponses, les citations des sources, la gestion des informations manquantes ou contradictoires et les besoins de revue humaine ; Construire avec les experts métier des questions métier représentatives, des documents d'exemple et les résultats attendus ; Définir des critères d'acceptation mesurables portant notamment sur la pertinence, l'exactitude, l'exhaustivité et l'attribution des sources ; Identifier également les réponses inappropriées ou non supportées ; Collaborer avec les développeurs et les ingénieurs IA afin d'évaluer la faisabilité des solutions ; Expliquer les limitations des solutions IA ; Valider les prototypes ; Transformer les résultats des évaluations en décisions fonctionnelles et en améliorations du backlog ; Orienter les problématiques de sécurité ou de conformité vers les équipes responsables. 2.5. Tests et recette métierLe Business Analyst devra : Définir les scénarios de tests fonctionnels ; Accompagner les phases de recette utilisateur (UAT) ; Assurer le lien entre les tests, les user stories et les critères d'acceptation ; Préparer des données de test représentatives avec les responsables métier ; Coordonner les testeurs métier ; Recenser et qualifier les anomalies et retours utilisateurs ; Vérifier que les fonctionnalités livrées répondent bien aux processus métier attendus ; Intégrer des cas de test spécifiques à l'IA, notamment : Les questions auxquelles le système ne doit pas répondre ; Les insuffisances de couverture des sources ; Les accès non autorisés à certains documents ; Suivre les actions correctives dans le backlog ; Documenter la validation métier avec le Product Owner et les responsables métier concernés avant chaque mise en production. 2.6. Adoption et coordination des parties prenantesLe Business Analyst devra : Assurer une communication claire entre les Business Units, le Product Owner et l'équipe de delivery ; Rendre visibles les dépendances, changements de périmètre et décisions ; Préparer la documentation fonctionnelle ; Élaborer les guides utilisateurs et supports de démonstration ; Accompagner les actions de formation et d'onboarding relatives à la plateforme et à ses applications métier ; Collecter les retours utilisateurs ; Suivre les indicateurs définis, notamment : Le temps nécessaire à la réalisation des tâches ; La qualité des réponses ; Le niveau d'utilisation ; La satisfaction des utilisateurs ; Proposer des améliorations et les intégrer au backlog.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Data Analyst H/F à Lille, France. Contexte : La direction Performance (les équipes métier) de notre client recherche un/une data analyst pour mener à bien des projets de data analyse et de dashboarding et d'alerting en lien avec le métier de l'animation opérationnelle. Les missions attendues par le Data Analyst H/F : A cette fin, cette personne aura pour mission, au sein d'un pôle data métier au contrôle de gestion (pôle de 15 personnes ) - réaliser des analyses statistiques préparatoires - réaliser des dashboards clairs, ergonomiques et optimisés sous PowerBI - accompagner l'automatisation et la transformation des process à l'aide de l'IA générative - être rigoureux, organisé et autonome - à l'aise dans la communication auprès d'équipe techniques ou métiers - savoir restituer de façon synthétique des résultats concrets

Vous intégrerez le pôle IA de JEMS, leader européen de la Data, pour accompagner nos clients dans leurs projets de transformation et d'innovation par l'Intelligence Artificielle. Nos équipes développent et industrialisent des solutions d'IA générative et de systèmes agentiques (LLM, RAG, copilotes internes, orchestrateurs multi-agents), avec un ancrage fort dans des environnements Cloud et Data Platforms modernes. Dans ce rôle, vous interviendrez de bout en bout, de l'identification des cas d'usage à l'industrialisation. Vous aurez la charge de : • Mener des ateliers de cadrage IA avec les parties prenantes métiers et IT • Identifier et formaliser des cas d'usage concrets (gains, contraintes, faisabilité) • Concevoir et développer des services backend en Python intégrés à des architectures microservices • Déployer et piloter des MVP IA (LLM, RAG, systèmes agentiques, orchestrateurs, copilotes) • Intégrer et optimiser des pipelines de données pour l'IA générative • Industrialiser des solutions IA : passage à l'échelle, robustesse, monitoring et performance en production • Accompagner les clients dans la gouvernance IA (sécurité, RGPD, éthique, budget, cloud souverain) • Contribuer à la construction d'une offre IA différenciante au sein de JEMS, reconnue pour son innovation et sa R&D Référence de l'offre : 97294w6q2w

Au sein de la Direction Data, Digital et Systèmes d'Information (DDSI), la Direction des Études joue un rôle d'interface stratégique entre les métiers, les expertises Data et Digital, les équipes SI et les équipes en charge de concevoir, déployer et opérer les solutions. Dans le cadre de l'accompagnement de la R&D, nous recherchons un(e) Business Relationship Manager (BRM) R&D afin de renforcer le partenariat stratégique entre les équipes R&D et la DDSI. Le périmètre couvre l'ensemble des enjeux transverses de la R&D ainsi que plusieurs domaines scientifiques et opérationnels : Recherche, Médecine Translationnelle, CMC (Chemistry, Manufacturing and Controls), Développement Clinique, Réglementaire et Safety/Pharmacovigilance. Le/la BRM R&D intervient comme partenaire stratégique de référence auprès des métiers. Il/elle comprend les ambitions scientifiques et opérationnelles, les traduit en stratégies et feuilles de route Data, Digital et SI, puis mobilise les capacités de la DDSI pour générer une valeur concrète et mesurable pour les métiers et, à terme, pour les patients. Il/elle adopte une posture à la fois de conseiller de confiance, challenger constructif, facilitateur, connecteur et garant de l'alignement entre les ambitions métiers et les capacités SI. Dans cette logique, le BRM joue un rôle de « reality check » bilatéral : il challenge les besoins et les priorités tout en proposant des scénarios réalistes prenant en compte les contraintes de périmètre, valeur, risques, capacité, budget et délais. Vos principales responsabilitésStratégie et Business PartneringÊtre le partenaire stratégique de référence des équipes R&D sur les sujets Data, Digital et SI. Comprendre les enjeux scientifiques, métiers et opérationnels afin de les traduire en orientations stratégiques et feuilles de route SI. Décliner la stratégie Data, Digital et SI sur son portefeuille de responsabilités. Identifier les opportunités de création de valeur et contribuer à la définition de nouveaux produits, services ou solutions digitales. Challenger les besoins métiers et contribuer à la priorisation des initiatives selon leur valeur, leur faisabilité, leurs risques et leur alignement stratégique. Roadmap et portefeuille SIDéfinir, construire et piloter la roadmap SI de son périmètre. Animer la préparation de la roadmap dans le cadre du plan SI à trois ans. Piloter le portefeuille de demandes et d'initiatives en assurant la cohérence entre les priorités métiers et les capacités de la DDSI. Veiller à la cohérence des initiatives portées par les équipes Data et Digital avec les priorités R&D. Assurer une vision consolidée des projets, dépendances, risques, capacités et arbitrages nécessaires. Pilotage des projets et deliveryPiloter le cadrage, la planification et le delivery des projets SI de son portefeuille. Travailler en étroite collaboration avec les équipes projets, les instances de gouvernance et les comités de pilotage. Garantir l'alignement entre les objectifs métiers, les solutions mises en œuvre et les capacités opérationnelles. Coordonner les différentes expertises DDSI : Architecture, Data, Digital, Opérations, Sécurité, Qualité, etc. Veiller à la continuité de service et à la bonne transition entre les phases de Build et Run. Budget et création de valeurPiloter le budget SI de son périmètre. Préparer les estimations budgétaires, suivre les consommés et réaliser les réestimations nécessaires. Garantir le respect des budgets alloués et contribuer aux arbitrages d'investissement. Construire et challenger les business cases. Suivre la valeur générée par les initiatives et s'assurer de leur contribution aux objectifs métiers. Management et leadershipManager et développer l'équipe SI R&D, composée notamment de BRM, Business Analysts et Solution Owners. Développer les compétences, l'autonomie et la collaboration au sein de l'équipe. Favoriser une culture orientée valeur, partenariat, transparence et amélioration continue. Participer activement aux travaux transverses de l'équipe de management de la Direction des Études. Votre profilVous disposez d'une expérience de 10 ans ou plus dans des fonctions de Business Partner IT, transformation, stratégie SI, Data/Digital, management de portefeuille ou conseil auprès des métiers. Vous justifiez idéalement d'une expérience significative dans un environnement pharmaceutique, biotechnologique ou plus largement dans les sciences de la vie, avec une bonne compréhension des enjeux spécifiques de la R&D. Compétences et expérience recherchéesExpérience confirmée en Business Relationship Management / IT Business Partnering. Solide expérience en stratégie SI, transformation digitale, Data et pilotage de portefeuille. Maîtrise des démarches de roadmap, demand management, portfolio management et business case. Expérience dans le pilotage de budgets et d'investissements SI. Bonne compréhension des environnements R&D pharmaceutiques : Recherche Médecine translationnelle CMC Développement clinique Réglementaire Safety / Pharmacovigilance Bonne connaissance des écosystèmes et solutions scientifiques tels que : ELN LIMS eDMS / eQMS Plateformes Data Analytics et IA Systèmes scientifiques et plateformes de recherche Compréhension des enjeux liés aux environnements GxP, à la validation des systèmes informatisés, à l'intégrité des données, à la cybersécurité et à la protection des données. Bonne compréhension des enjeux d'architecture SI, Build-to-Run et continuité de service. Expérience des méthodologies projets, produits et agiles. Capacité à évoluer dans des environnements internationaux, complexes et matriciels. Excellentes qualités relationnelles, capacité à fédérer et à influencer sans lien hiérarchique. Forte capacité d'analyse, de synthèse, de communication et d'arbitrage. Anglais courant indispensable.

Au sein de la gouvernance des données du groupe, vous contribuez à un programme ambitieux visant à valoriser la donnée et à maximiser son impact sur nos solutions. En tant que Senior Functional Data Architect, vous garantissez l'application des meilleures pratiques d'architecture fonctionnelle des données pour les cas d'usage Analytics, IA et Master Data Management (MDM). Votre périmètre se concentre particulièrement sur les données IT (spécifications, applications, projets, ITSM, infrastructures...). Vous travaillez en étroite collaboration avec des communautés variées (experts métier, architectes techniques, data engineers/développeurs, data scientists) et veillez à la structuration optimale des plateformes de données avec une vision à moyen/long terme. Objectifs et livrablesOntologie et modélisation d'entreprise : Comprendre les processus métier de haut niveau et l'architecture de données du système d'information à travers les différentes BUs (ERP, CRM, PIM, MDM, applications IT/métier, plateformes BI/IA). Enrichir l'ontologie d'entreprise et le modèle de données global. Cartographier les actifs existants sur les plateformes de données pour prioriser leur standardisation. Besoins structurels et self-service : Identifier les besoins structurels des bases de données pour offrir des capacités d'auto-service grâce à une agrégation/consolidation cohérente, la normalisation/dénormalisation, la rationalisation et la gestion de la qualité des données. Positionnement MDM : Définir le positionnement des flux MDM dans le SI à travers les domaines fonctionnels et BUs pour soutenir les processus métier avec le niveau de qualité requis. Modélisation et documentation des jeux de données : Modéliser des datasets standardisés et réutilisables (diffusés via le Data Marketplace). Documenter les processus métier clés producteurs et consommateurs de données en BPMN. Gérer les métadonnées (couverture, fraîcheur). Gouvernance et conformité : Appliquer la politique d'architecture de données du groupe. Veiller au respect de la gestion des risques (classification de la donnée, confidentialité, RGPD/conformité, gestion des accès et rétention). Qualité des données : Guider les experts métier et les équipes IT sur le déploiement des contrôles de qualité des données. Certification et IA : Évaluer et certifier la conformité des jeux de données logiques. Utiliser l'IA de façon optimale pour accélérer la livraison et gagner en efficacité.

Contexte et objectifL'organisation a structure sa plateforme data sur Databricks et souhaite accelerer la mise en production de cas d'usage GenAI, agents IA, systemes multi-agents et agentic retrieval. Le profil intervient de la preparation des donnees jusqu'au deploiement, a l'evaluation et au monitoring en production. Missions principales· Concevoir des cas d'usage IA avec les parties prenantes metier et IS. · Construire les strategies de context engineering et knowledge grounding. · Developper des agents et systemes multi-agents avec tool calling et MCP. · Concevoir les pipelines data : ingestion, preparation, chunking, embeddings et vector indexes. · Industrialiser via LLMOps : evaluation, MLflow, CI/CD, deploiement et monitoring qualite / latence / couts. · Appliquer gouvernance Data & AI, securite, confidentialite et maitrise des couts by design.

Business Analyst +6 ans d'exp. IA générative RAG LLM Marignane ASAP 01 CONTEXTE ET FINALITÉ Dans le cadre des réflexions de client sur l'industrialisation de ses processus Tech Data, le Business Analyst IA accompagne l'identification, le cadrage et la priorisation des cas d'usage d'intelligence artificielle générative. Il intervient à l'interface des équipes métier, architecture, data et développement, avec une attention particulière à l'écosystème Mistral AI. La mission vise à transformer les besoins opérationnels en solutions utiles, évaluables et compatibles avec les contraintes de documentation technique aéronautique, de sécurité et de traçabilité. MISSIONS PRINCIPALES • Cartographier les processus Tech Data et identifier les tâches documentaires ou analyses répétitives pouvant être assistées par l'IA. • Animer les ateliers métiers ; formaliser besoins, cas d'usage, parcours utilisateurs, exigences fonctionnelles et critères d'acceptation. • Qualifier et prioriser les opportunités selon valeur métier, qualité des données, risques, faisabilité et ROI • Collaborer avec les architectes et développeurs sur les solutions LLM Mistral, RAG et intégrations aux outils existants. • Définir les jeux de tests et indicateurs de qualité : pertinence, fidélité aux sources, erreurs, latence, coût et adoption. • Suivre les POC/MVP, organiser les validations utilisateurs et contribuer à la feuille de route d'industrialisation. 03 COMPÉTENCES INDISPENSABLES • Business Analysis : ateliers, BPMN, exigences, user stories, backlog, tests fonctionnels et méthodes Agile. • IA générative : compréhension des LLM, des limites des modèles, du prompt engineering et des méthodes d'évaluation. • Mistral AI : connaissance des modèles, de leur utilisation via API ou environnements déployés, et des cas d'usage professionnels. • RAG : compréhension de la recherche documentaire, des embeddings, de l'indexation et de la citation des sources. • Culture technique : API REST/JSON, SQL et notions de Python ; capacité à dialoguer avec les équipes d'architecture. • Sécurité et gouvernance : confidentialité, droits d'accès, traçabilité, gestion des données sensibles et exigences de contrôle export. 04 CONNAISSANCES MÉTIER APPRÉCIÉES • Documentation technique aéronautique, manuels de maintenance et structuration de contenus (ATA, XML/HTML). • Environnement hélicoptères, maintenance/MRO, gestion de configuration et exigences de conformité documentaire. • Expérience en automatisation de workflows documentaires, recherche sémantique et gestion des connaissances. 05 LIVRABLES ATTENDUS • Cartographie des processus et catalogue priorisé des cas d'usage IA. • Dossiers de cadrage, spécifications fonctionnelles, backlog et critères d'acceptation. • Protocoles d'évaluation, synthèses de tests utilisateurs et indicateurs de valeur. • Recommandations de déploiement et feuille de route d'industrialisation. 06 PROFIL ET POSITIONNEMENT Formation supérieure en informatique, ingénierie, data ou transformation digitale. Expérience significative en Business Analysis et participation concrète à des projets IA/GenAI. Capacité à vulgariser les enjeux techniques, à challenger les cas d'usage et à travailler avec des équipes pluridisciplinaires internationales. Positionnement : rôle de cadrage fonctionnel et de pilotage de la valeur. La conception détaillée des architectures, le développement et l'exploitation des modèles relèvent des équipes techniques dédiée

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

Notre client développe une plateforme d'IA générative reposant sur des systèmes agentiques, notamment des agents de type RAG (Retrieval-Augmented Generation). Hébergée sur Google Cloud Platform (GCP), cette plateforme permet aux utilisateurs métiers de créer et de personnaliser des assistants intelligents et des workflows intégrant l'IA générative. Elle permet également à des projets tiers de s'interfacer avec ses services. Les développements sont réalisés principalement en Python et Java, au sein d'une architecture microservices. Dans ce contexte, nous recherchons un Architecte Solution spécialisé en IA générative et architectures agentiques, capable d'accompagner les équipes techniques et métiers dans la conception, l'évolution et l'industrialisation de ces solutions, notamment sur le périmètre Customer Experience (CX). Compétences attendues : Expertise en conception et déploiement d'architectures Cloud, particulièrement sur GCP Maîtrise des architectures agentiques et des concepts d'IA générative : RAG, LLM, agents, assistants, prompts et orchestration Bonne connaissance des frameworks et protocoles de développement d'agents IA Expérience en architectures microservices, API et architectures événementielles Connaissance des technologies de stockage, de traitement de données et des environnements Big Data Compétences en développement logiciel frontend/backend et pratiques DevOps. Maîtrise des problématiques de sécurité, d'authentification, de performance et de scalabilité Connaissance des environnements CRM et Salesforce Compréhension des limites, biais et enjeux éthiques de l'IA ainsi que des exigences RGPD Maîtrise des méthodologies Agiles et certification SAFe Bon niveau d'anglais technique à l'écrit et à l'oral Compétences / Qualités indispensables : GCP, systèmes agentiques, RAG, Python, Java, IA générative

Envie d'un nouveau challenge ? CELAD vous attend ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Développeur(se) Full Stack Java / Angular pour intervenir chez un client du secteur bancaire, à Charenton-le-Pont (94). 🏦 Votre environnementVous intégrerez un centre d'expertise transverse dédié à la transformation digitale, au développement, à l'innovation, à la Data et à l'intelligence artificielle. Au sein d'une équipe spécialisée dans la conception de projets pilotes et de solutions innovantes, vous participerez au développement de nouvelles applications intégrant des technologies d'IA. Vous interviendrez sur des projets à forte dimension technique, de l'évolution du code existant jusqu'à la mise en production et au maintien en conditions opérationnelles des applications. 🎯 Votre mission, si vous l'acceptezEn tant que Développeur Full Stack Java / Angular, vous contribuerez à la conception, au développement et à l'évolution des applications. Vos principales missions seront : Analyse et prise en main du code : étudier et vous approprier l'architecture et le code existants en Java et Angular. Développement Full Stack : concevoir et développer de nouvelles fonctionnalités, tout en garantissant la qualité, la maintenabilité et la performance des applications. Conception et architecture : contribuer aux choix techniques et à l'évolution de solutions informatiques complexes. Conteneurisation et déploiement : participer au déploiement des applications conteneurisées avec Docker et Kubernetes, ou des technologies équivalentes. Mise en production et MCO : gérer les livraisons, accompagner les mises en production et assurer le maintien en conditions opérationnelles des applications. Travail en équipe : participer aux rituels Agile et collaborer avec les différents intervenants du projet. Innovation et IA : contribuer au développement de solutions innovantes intégrant des usages liés à l'intelligence artificielle.

Nous recherchons un(e) Développeur(se) Python spécialisé(e) en FastAPI et Intelligence Artificielle pour rejoindre notre équipe et participer au développement de solutions innovantes basées sur l'IA. Missions Concevoir et développer des API performantes avec Python et FastAPI. Intégrer des modèles d'IA générative et des LLM dans les applications. Développer des fonctionnalités autour du traitement de données, du NLP et du RAG. Concevoir des architectures backend robustes, sécurisées et scalables. Mettre en place des tests, de la documentation et assurer la qualité du code. Collaborer avec les équipes produit, frontend et data. Stack technique Python · FastAPI · IA/LLM · RAG · PostgreSQL · Docker · Git · API REST

Ce qui vous attend : Au sein d'un grand groupe bancaire, vous rejoignez une équipe Data/IA et avez pour rôle de gérer un important flux de données, en interaction avec la DSI et les métiers. Vos responsabilités : • Concevoir, développer, tester, déployer et maintenir des pipelines data robustes, scalables, observables et sécurisés sur Snowflake et Airflow • Structurer les différentes zones data de la plateforme dans Snowflake • Définir et appliquer les standards CI/CD et les pratiques DataOps • Appliquer les bonnes pratiques de développement logiciel : qualité, maintenabilité, testabilité, documentation et revue de code • Garantir la qualité et la fiabilité des flux de données, notamment à travers la mise en place de contrôles automatisés et le suivi des anomalies. • Optimiser le delivery, les traitements et les requêtes, ainsi que les coûts liés au cloud et l'utilisation des ressources de calcul et de stockage. • Participer à la gouvernance et à la documentation des données, en assurant notamment le suivi du lineage, des règles de qualité et des usages • Contribuer à l'amélioration continue de la plateforme Data et au partage des bonnes pratiques auprès des équipes. Environnement technique : Snowflake, Airflow, Python, SQL, Data Galaxy, GiLab CI, Dataiku Ce que nous vous proposons : Valeurs : en plus de nos 3 fondamentaux que sont l'audace, la bonne foi et la réactivité, nous garantissons un management à l'écoute et de proximité, ainsi qu'une ambiance familiale Contrat : en CDI ou freelance, avec un démarrage selon vos disponibilités (nous acceptons les préavis) Localisation : prestation de client grand compte sur Bordeaux avec 1 à 2 jours de télétravail par semaine Package rémunération & avantages : • Le salaire : rémunération annuelle brute • Les basiques : mutuelle familiale et prévoyance, titres restaurant, remboursement transport en commun à 50%, avantages du CSE (culture, voyage, chèque vacances, et cadeaux), RTT (jusqu'à 12 par an), plan d'épargne, prime de participation • Nos plus : forfait mobilité douce & Green (vélo/trottinette et covoiturage), prime de cooptation de 1000 € brut, e-shop de matériel informatique à des prix préférentiels (smartphone, tablette, etc.) • Votre carrière : plan de carrière, dispositifs de formation techniques & fonctionnels, passage de certifications, accès illimité à Microsoft Learn • La qualité de vie au travail : télétravail avec indemnité, évènements festifs et collaboratifs, accompagnement handicap et santé au travail, engagements RSE Référence de l'offre : 642gfnaju9

Notre client est un grand acteur public du secteur de l'infrastructure de transport ferroviaire. Au sein d'une équipe de 5 personnes. Le périmètre couvre la fiabilisation de la donnée métier, la production d'indicateurs et de reportings, ainsi que des développements techniques internes à la section. Fiabilisation et mise en qualité de la donnée métier Analyse de la cohérence et de la complétude des données du SI Identification et correction des anomalies Mise en place et suivi des règles de qualité Production de reportings et d'indicateurs de suivi Conception et mise à jour de tableaux de bord (Excel avancé) Génération de flux de données vers les outils de visualisation partenaires Développements techniques internes à la section Scripts Python pour l'automatisation et le traitement de données Requêtes SQL sur la base de données du progiciel Macros VBA / Excel pour les besoins de reporting Paramétrages et petits développements Java/Groovy sur le progiciel métier Participation à la gouvernance de la donnée Mesure du poids et de la criticité de chaque domaine de données Priorisation selon l'impact sur la surveillance et la maintenance des ouvrages Contribution aux projets IA à venir (dès 2027)

Niveau d'expérience : Junior (1 à 3 ans) Type de poste : Ingénieur IA / MLOps Junior (H/F) Localisation : Région parisienne (hybride possible) Démarrage : Dès que possible. Contexte Dans le cadre du développement de ses activités Data & Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Ingénieur IA / MLOps Junior pour rejoindre son équipe dédiée à la conception, l'industrialisation et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle. Vous interviendrez sur des projets innovants à fort impact, couvrant aussi bien l'IA générative que les modèles de Machine Learning traditionnels, dans un environnement cloud et DevOps moderne. Vos missions En tant qu'Ingénieur IA / MLOps, vous aurez pour responsabilités de : Agir comme référent technique IA auprès des différentes parties prenantes : équipes projets, développeurs, architectes et métiers. Concevoir, développer, industrialiser et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de bout en bout. Participer à l'intégration de solutions IA développées en interne ou proposées par des éditeurs externes. Contribuer à la mise en place et à l'évolution de la plateforme IA (MLOps, monitoring, gouvernance, catalogue de modèles). Industrialiser les modèles développés par les équipes Data Science afin de garantir leur passage en production. Assurer le respect des bonnes pratiques de développement, d'exploitation et de gouvernance IA. Participer à la mise en conformité des projets avec les exigences réglementaires et les standards de sécurité des données. Profil recherchéCompétences comportementales Nous recherchons une personne : Orientée résultats et capable de respecter les délais fixés. Dotée d'un fort esprit d'équipe et d'une bonne capacité de collaboration. Rigoureuse, organisée et autonome. Capable de communiquer efficacement à l'écrit comme à l'oral. Force de proposition avec une approche pragmatique des problématiques. Curieuse et en veille permanente sur les évolutions technologiques. Disposant d'un niveau d'anglais professionnel permettant d'évoluer dans un environnement technique international. Compétences techniquesExpérience Première expérience réussie (1 an minimum) en Intelligence Artificielle et/ou IA Générative. Participation à un projet de mise en production ou d'industrialisation de solutions IA. Une expérience dans un environnement réglementé constitue un atout. Langages et développement Excellente maîtrise de Python. Connaissances en SQL. La maîtrise des technologies JavaScript constitue un plus. Cloud & Infrastructure Expérience sur un environnement cloud de type AWS : S3 SageMaker Bedrock Lambda API Gateway ECS / EKS EC2 OpenSearch Aurora DevOps & MLOps Bonne connaissance des outils et pratiques : GitLab Docker Kubernetes Airflow MLflow Artifactory APIs REST Hugging Face Frameworks d'orchestration d'agents IA Outils de monitoring et de gouvernance des modèles Écosystème IA & Machine Learning Maîtrise des bibliothèques et frameworks : Scikit-learn Pandas TensorFlow PyTorch Transformers LangChain LangGraph Connaissances des concepts suivants : Machine Learning supervisé et non supervisé Deep Learning RAG (Retrieval Augmented Generation) Fine-tuning de modèles Agentic AI et systèmes multi-agents Human-In-The-Loop (HITL) Monitoring et observabilité des systèmes IA Data & Bases de données SQL et NoSQL Bases vectorielles (OpenSearch, Redis, PGVector ou équivalent) Notions de bases orientées graphe appréciées Méthodologies Bonne pratique des méthodes Agile (Scrum, Kanban ou équivalent).

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 mettez en production des modèles, dont des LLM, sur une infrastructure GPU maîtrisée de bout en bout, et vous aidez les équipes à s'en servir. 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 : Déployer et exploiter des modèles (dont des LLM) sur les clusters GPU - Mettre en place et maintenir les chaînes MLOps : suivi d'expériences, pipelines, registre de modèles - Optimiser l'usage des GPU : profilage, quantification, partage de GPU - Accompagner les data scientists et les équipes utilisatrices - Assurer la veille technologique et recommander des évolutions - Documenter et suivre des indicateurs d'usage 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.

Au sein de la DSI, l'équipe DIAG (Data-Intelligence Artificielle-Gouvernance) accompagne les métiers sur les sujets autour de la DATA & l'IA. Une de ces missions est de créer de la valeur par le développement et l'adoption de projets DATA/IA à fort ROI. Nous recherchons un Data Scientist Sénior, en renfort sur l'équipe afin de délivrer des solutions faisant appel à la DATA et l'IA. Les principales missions qui lui seront confiées dans ce cadre seront les suivantes : construction, déploiement, run, maintenance et évolution de solutions basées sur des algorithmes, des assistants/agents... Et voici les tâches principales : 1. Exploration, conception et développement de solutions IA end-to-end : - Compréhension et traduction des besoins métier : - Collaborer activement avec les métiers pour identifier les opportunités d'application de l'IA et traduire les problématiques business en cas d'usage IA. - Participer à la définition des objectifs, des KPIs et des livrables pour chaque projet. - Faire preuve d'écoute et de pédagogie pour expliquer les capacités et les limites de l'IA aux parties prenantes non techniques. - Conception et élaboration des modèles IA (Machine Learning & Générative) : - Réaliser l'exploration de données, le feature engineering, la sélection des datasets pertinents et l'analyse exploratoire. - Concevoir, développer et entraîner des algorithmes de Machine Learning et des modèles d'IA Générative (LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning). - Évaluer la pertinence et la robustesse des modèles, et itérer sur leur amélioration. 2. Industrialisation et déploiement des solutions IA : - Prendre en charge l'industrialisation des modèles, depuis le développement d'APIs pour les exposer, jusqu'à leur intégration dans les systèmes existants (applications web, backend). - Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps pour automatiser le déploiement, le monitoring et la maintenance des modèles en production. - Garantir la performance, la scalabilité et la sécurité des solutions IA déployées. - Monitorer les performances des modèles en production, détecter les dérives et mettre en place des plans de réentraînement ou d'ajustement. 3. Contributions et responsabilités d'appuis : - Garantir que les solutions IA apportent une valeur ajoutée mesurable aux métiers et à l'entreprise. - Participer à la capitalisation des connaissances et au partage des meilleures pratiques au sein de l'équipe - Collaborer étroitement avec les métiers et les Product Owners pour la définition des besoins et l'intégration des solutions. - Travailler en synergie avec les Data Engineers pour l'accès et la préparation des données, et avec les AI Engineers pour l'utilisation des infrastructures IA.