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Vous intervenez au sein d'une Squad technique dont l'objectif est de concevoir, déployer et mettre en place des outils innovants en Data Science, MLOps et Intelligence Artificielle (IA) avancée. Cette Squad fournie également les socles applicatifs nécessaires, afin de permettre aux utilisateurs finaux de développer et exploiter des cas d'usage métiers Data avancé et IA. • Modernisation de l'offre Data Science & MLOPS actuelle (plateforme BigData, outils MLOPS Open source, ... ) • Cadrage et construction d'une plateforme Studio IA cible • Evolution du portail (WEB) de service Data et IA : intégration de nouvelles offres / fonctionnalités Taches : • Participe à la construction et au maintien de solutions IT évolutives, modulaires, innovantes, cohérentes avec leur écosystème et répondant au besoin métier. • Décline le cadre d'Architecture d'Entreprise(processus, normes, patterns …) et contribue à son évolution • Facilite la prise de décision de manière collaborative sur la meilleure architecture (conformité, sécurité, risques...), avec un juste équilibre entre le respect de la cible d'entreprise et la réponse pragmatique au besoin • Maitrise les objectifs visés par le cadre d'Architecture d'Entreprise et décrit des solutions qui s'y conforment et sont implémentables sous forme incrémentale dans les sprints • Participe à l'exploration continue (étude d'opportunité, cadrage) et aide à estimer l'effort et la valeur délivrée par les choix de designs éligibles pour favoriser la priorisation par le Product Owner et le Pôle Utilisateur (évolutivité, testabilité, déployabilité...) • Établir les priorités des tâches en fonction des besoins du projet et des objectifs stratégiques. • Évaluer et adopter de nouvelles technologies et méthodologies pour améliorer les processus MLOps, IA / LLMOPS et l'efficacité de l'équipe. • Suit et facilite la visibilité de la conformité des solutions de son périmètre par rapport à la stratégie d'entreprise • Responsable de la documentation produits en veillant à sa pertinence, fiabilité et sa cohérence avec les cadres de référence de l'architecture (processus, guides, patterns...) • Accompagner, superviser et encadrer une équipe technique, en fournissant une orientation technique, en fixant des objectifs et en assurant la montée en compétence des équipes internes

ContexteLa mission s'inscrit dans une démarche FinOps visant à améliorer le pilotage, la maîtrise et l'optimisation des dépenses liées aux services Cloud ainsi qu'aux nouveaux usages de l'intelligence artificielle. Une plateforme FinOps interne, Aria, centralise les données de consommation provenant de différentes plateformes et sources. L'objectif est de poursuivre son évolution, d'automatiser les tableaux de bord Power BI existants et de les intégrer directement à la plateforme. MissionsVous interviendrez notamment sur : L'automatisation et l'intégration des tableaux de bord Power BI existants au sein de la plateforme FinOps ; Le développement et l'évolution des applications et interfaces de la plateforme ; L'intégration de données provenant de sources multiples via API, ETL et bases de données ; La conception et le développement de fonctionnalités permettant le pilotage des coûts Cloud, le suivi des usages et le reporting FinOps ; La mise en place de mécanismes automatisés d'allocation des coûts et de pilotage budgétaire ; L'intégration et l'exploitation des API des fournisseurs Cloud, notamment Microsoft/Azure, ainsi que de GitHub ; L'intégration de services d'IA générative / LLM, notamment pour assurer le suivi des usages et des coûts associés ; La maintenance, le support et l'évolution continue de la plateforme ; La participation aux travaux de gouvernance FinOps et aux réflexions d'évolution de la solution ; La documentation, le reporting et le transfert de compétences auprès des équipes. Environnement techniqueBack / développement : Java, Python Front : Angular, React Cloud : Microsoft Azure Data / BI : Power BI, API, ETL, bases de données DevOps / outils : GitHub IA : IA générative / LLM

Au sein d'un Data Office évoluant dans un environnement international, vous interviendrez en tant qu'Expert Data Privacy & Retention afin de piloter et superviser un programme stratégique de conservation, purge et anonymisation des données au niveau Corporate et dans différents pays. Vous assurerez le pilotage global des projets, l'animation des COPIL, COMOP et points de suivi, la coordination des parties prenantes IT, métiers et référents internationaux, ainsi que l'organisation d'ateliers de validation des règles de conservation. Vous serez également chargé de rédiger les expressions de besoins et procès-verbaux de validation, de définir la stratégie Data Retention 2027-2030 et de structurer sa mise en œuvre sur les systèmes identifiés comme prioritaires. La mission comprend également le suivi de la mise en conformité avec le RGPD et l'IA Act, notamment pour les systèmes d'IA à haut risque, ainsi qu'un accompagnement ponctuel sur d'autres problématiques de protection des données, telles que la gestion du consentement. Vous contribuerez enfin à promouvoir une culture de Data Privacy & Protection by Design auprès des équipes métiers, IT et des instances dirigeantes.

Dans le cadre du développement d'un Data Sandbox dédié aux usages de l'IA, la mission consiste à concevoir et opérationnaliser le modèle de gouvernance et de delivery permettant un accès plus rapide, sécurisé et cohérent aux données pour des activités d'IA autorisées : recherche, modélisation avancée, proof of concept métier et tests d'actifs IA. L'expert(e) intervient à l'interface entre gouvernance des données, business analysis, delivery et gestion des risques, en collaboration étroite avec le Data Engineer en charge de l'environnement technique et des datasets. Les principales responsabilités sont les suivantes : Définir et aligner une procédure réutilisable de collecte et de transfert des données entre l'organisation centrale et ses différentes entités, en intégrant les exigences de sécurité, confidentialité, conservation, anonymisation/pseudonymisation et gestion des données. Concevoir le modèle opérationnel et de gouvernance permettant de gérer les risques résiduels non couverts par la procédure de collecte et de transfert. Piloter la planification et le delivery : gouvernance, dépendances, risques, décisions, suivi des actions et coordination des parties prenantes. Recueillir, analyser et prioriser les besoins relatifs aux datasets de référence réutilisables. Construire et maintenir le catalogue, le backlog et la roadmap des datasets du Data Sandbox. Produire les guidelines, supports de communication, recommandations et matériels d'adoption nécessaires à l'utilisation du Data Sandbox. Accompagner l'amélioration continue du modèle de gouvernance, des processus et des contrôles. Livrables attendusProcédure validée de collecte et de transfert des données entre l'organisation centrale et les différentes entités. Modèle opérationnel / approche de gouvernance pour la gestion des risques résiduels identifiés. Roadmap et backlog des datasets de référence du Data Sandbox. Plan de delivery, registre des risques et dépendances, decision log et reporting de statut. Guidelines opérationnelles et supports d'adoption destinés aux parties prenantes et utilisateurs.

Chez ATLANSE, nous accompagnons nos clients dans la conception d'infrastructures résilientes, l'amélioration de la performance de leur production applicative, l'optimisation et le développement de leurs environnements de travail ainsi que l'exploitation et la valorisation des données. Pour cela, nous nous appuyons sur nos consultants confirmés et experts ou à fort potentiel, reconnus pour leurs compétences techniques, leur compréhension métier et leurs pratiques éprouvées. Vous interviendrez en tant que développeur.euse IA dans le cadre du déploiement de projets IA stratégiques. Vous travaillerez en étroite collaboration avec le Tech Lead et le chef de projet IA pour apporter expertise technique et vision projet. Votre rôle Développement et implémentation IA · Développer des solutions IA et data en environnements de pré-production et de production · Implémenter des cas d'usage IA variés (NLP, assistants intelligents, RAG, classification, résumé, extraction) · Mettre en œuvre des pipelines IA de bout en bout (ingestion des données, traitement, modèles, évaluation) en intégrant des mécanismes de contrôle et d'amélioration continue · Faire évoluer et optimiser les solutions existantes Architecture IA, arbitrages et sécurisation technique · Contribuer aux choix d'architecture IA et data · Sélectionner, évaluer et intégrer des modèles (open source ou via API) en tenant compte des enjeux de coûts, sécurité, souveraineté et pérennité · Concevoir et industrialiser des architectures RAG (indexation, retrieval, génération, évaluation) · Participer aux arbitrages techniques et à la priorisation des sujets · Structurer, expliquer et documenter les choix techniques Coordination technique et collaboration · Travailler en étroite collaboration avec le tech lead, les développeurs et data scientists · Assurer une coordination technique fluide avec le chef de projets IA · Expliquer les sujets techniques à des profils non techniques · Contribuer à la capitalisation des connaissances via la documentation technique et les outils collaboratifs (Confluence)

1. Contexte et Objectifs de la Prestation Dans le cadre du départ d'un de nos Data Scientists internes, le client recherche un Data Scientist expérimenté en renfort externe pour assurer la continuité de nos projets stratégiques en intelligence artificielle. Cette mission de transition est cruciale pour maintenir l'avancement de nos initiatives innovantes en attendant le recrutement d'un collaborateur interne. Vous rejoindrez une équipe dynamique travaillant sur un projet d'IA Générative ambitieux et à fort impact au sein de la DSI/Valorisation Data & IA (VDI), en lien avec le Chief Data Officer du Data Office et en lien avec le Centre de Compétence IA/Ops qui se met en place et auquel vous participerez.

Contexte :Dans le cadre de plusieurs projets stratégiques autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist confirmé pour reprendre, faire évoluer et industrialiser des projets et modèles existants. Dans un environnement en pleine transformation, le consultant contribuera également à la construction d'une nouvelle stack technique basée notamment sur MLflow, Airflow et Kubernetes. Missions principales :Reprendre rapidement la compréhension des projets, modèles et codes existants. Concevoir, développer et optimiser des solutions de Machine Learning. Intervenir sur des sujets LLM, IA générative et RAG. Faire évoluer les solutions existantes afin de les intégrer à la nouvelle stack technique. Participer à l'industrialisation et au déploiement des modèles. Contribuer à la mise en place et à l'amélioration des pratiques MLOps / LLMOps. Veiller à la documentation, la maintenabilité et la qualité des solutions livrées. Participer notamment à un projet d'IA visant à générer des pré-réponses aux e-mails des utilisateurs. Livrables attendus :Modèles et solutions ML/LLM développés et optimisés. Solutions industrialisées et déployées sur la nouvelle stack. Pipelines et processus MLOps / LLMOps opérationnels. Documentation technique et fonctionnelle des solutions. Code maintenable et réutilisable. Évolution des projets existants conformément aux besoins du client.

ContexteAu sein de la Direction Informatique , le Head of IT AI Platform est responsable de la définition, du déploiement et du passage à l'échelle de la plateforme d'intelligence artificielle du Groupe. Le poste a pour vocation d'opérer les capacités IA du Groupe (IA générative, LLM, agents IA) sous forme de plateforme mutualisée permettant aux différents métiers de développer et exploiter des cas d'usage IA à grande échelle dans un environnement sécurisé, gouverné et conforme aux exigences réglementaires. Mission principaleDéfinir, construire, industrialiser et exploiter une plateforme IA scalable, sécurisée et performante permettant l'adoption généralisée de l'intelligence artificielle au sein du Groupe en : Considérant les capacités IA comme des produits. Industrialisant l'ensemble du cycle de vie des modèles IA. Favorisant l'adoption du self-service IA. Garantissant la gouvernance, la maîtrise des risques et la conformité. Assurant la performance, la disponibilité et l'évolutivité des solutions IA. Responsabilités principales1. Définition de la stratégie et du modèle opérationnel IADéfinir et piloter la vision, la feuille de route et le modèle opérationnel de la plateforme IA. Sélectionner et encadrer l'utilisation des modèles Frontier et Open Source. Aligner les initiatives IA avec les priorités métier et la stratégie Data & AI du Groupe. Définir et suivre les indicateurs clés de performance : Usage Adoption Qualité de service Performance Coûts Piloter les budgets et investissements liés aux plateformes IA. 2. Ownership de la plateforme IAAssurer la responsabilité complète des plateformes : Prisme AI Microsoft Foundry Claude for Work Microsoft Copilot for Work Sur les dimensions suivantes : Disponibilité et continuité de service Respect des SLA et SLO Maîtrise des coûts Optimisation de la consommation d'API et des LLM Capacity planning Scalabilité Support et exploitation Mettre en place : Monitoring Alerting Gestion des incidents Gestion du cycle de vie des solutions Plan d'amélioration continue des services IA. 3. Architecture et intégration des plateformes IAPiloter l'architecture technique des solutions IA du Groupe. Concevoir les schémas d'intégration avec : Snowflake Les LLM Les systèmes applicatifs internes Développer les modèles de connecteurs standards. Définir les patterns d'intégration réutilisables. Garantir la robustesse et la maintenabilité des environnements IA. 4. Industrialisation des modèles IA (LLMOps / MLOps)Définir le cadre d'exploitation des modèles Frontier et Open Source. Mettre en œuvre : Gestion du cycle de vie des modèles Déploiement Monitoring Versioning Réentraînement CI/CD IA Assurer les déploiements en production à grande échelle. Mesurer continuellement : Performance Fiabilité Taux d'utilisation Consommation Coûts. 5. Gouvernance, conformité et gestion des risquesDéfinir le cadre de gouvernance IA du Groupe. Mettre en place : Politiques d'accès Processus de validation des modèles Contrôles de risques Gestion des hallucinations Frameworks de conformité Assurer : La confidentialité des données La sécurité des usages IA Le respect des contraintes réglementaires. Collaborer étroitement avec les équipes Data & Digital Services. 6. Adoption et self-serviceDévelopper un catalogue de services IA. Construire un marketplace IA interne. Mettre à disposition : Agents IA réutilisables Prompts standardisés APIs Composants partagés Améliorer l'expérience des développeurs et utilisateurs. Promouvoir l'adoption de l'IA auprès de l'ensemble des métiers. 7. Création de valeur et pilotage des résultatsAssurer les livraisons de bout en bout des capacités de la plateforme IA. Prioriser les initiatives avec le comité de gouvernance IA. Mesurer les bénéfices obtenus : Productivité Adoption Retour sur investissement Création de valeur métier. Garantir l'alignement entre les besoins métiers et les capacités technologiques disponibles. 8. Management et leadershipEncadrer les équipes d'ingénierie IA. Structurer les capacités d'AI Engineering du Groupe. Gérer les équipes internes et partenaires externes. Développer une culture produit autour des plateformes IA. Accompagner la transformation technologique du Groupe. 9. Partenariat avec les services Data & DigitalCo-piloter la transformation IA de l'entreprise. Aligner : Roadmap IT Priorités stratégiques Portefeuille d'investissements Favoriser l'industrialisation des cas d'usage IA. Coordonner les initiatives IA transverses du Groupe. Piloter les budgets informatiques dédiés à l'intelligence artificielle. Pourquoi rejoindre ce projet ?Vous serez au cœur de la transformation IA d'un groupe bancaire international et aurez la responsabilité de construire et d'industrialiser une plateforme stratégique permettant de démocratiser l'usage de l'Intelligence Artificielle à l'échelle de l'entreprise tout en garantissant sécurité, conformité et création de valeur métier.

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 experts 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 dans le secteur de la Banque / Finance, nous recherchons un Product Owner Back-Office Financements (H/F). Contexte de la mission La mission proposée s'inscrit dans le cadre du d'un important programme de refonte de l'écosystème de la Banque de Financement d'un client bancaire. Vos Rôles & Responsabilités Gestion du backlog : priorise les fonctionnalités, les user stories et les exigences pour la plateforme de back-office dédiée aux financements Collaboration transverse : travaille avec les équipes de développement, les Business Analysts et les parties prenantes des métiers de la finance Vision de la plateforme : contribue à la construction d'une architecture de données centralisée et mondiale pour les opérations de financements structurés Cette annonce vous correspond ? Postulez ! 🚀 Tous nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

Dans le cadre de plusieurs projets de transformation IT, nous recherchons un(e) Project Manager Transformation & Infrastructure Senior. Vous piloterez de bout en bout des projets d'infrastructure transverses, en veillant au respect des délais, des coûts, de la qualité et des engagements pris auprès des différentes parties prenantes. Le périmètre d'intervention pourra couvrir notamment : Les projets réseau et connectivité, incluant les migrations SD-WAN et télécoms. Les projets d'intégration, de séparation et de transformation d'environnements IT. Les projets Cloud et infrastructures, notamment autour d'Azure et GCP. Les programmes de rationalisation et d'optimisation des coûts. Les projets Digital Workplace et l'harmonisation des environnements collaboratifs. Les infrastructures nécessaires au déploiement de projets Data et Intelligence Artificielle. Les projets de transition et d'évolution des services IT, notamment les activités de support et de Service Desk. Principales responsabilités Piloter les projets de bout en bout : cadrage, planning, budget, risques, jalons, déploiements et recettes. Construire et suivre les trajectoires de déploiement, en anticipant les dépendances entre les différents chantiers. Assurer le suivi financier des projets : chiffrage, business case, consommation budgétaire et mesure des gains. Préparer et présenter les éléments d'arbitrage liés aux coûts, aux délais, aux risques et aux décisions à prendre. Coordonner les équipes internes, les partenaires, les intégrateurs et les prestataires. Suivre la performance des fournisseurs et sécuriser la qualité de leurs livrables. Produire un reporting régulier, structuré et orienté décision. Coordonner des interlocuteurs situés dans plusieurs pays et environnements organisationnels. Accompagner les phases de migration, de bascule, de transfert de connaissances et de mise en production. Prendre rapidement en charge de nouveaux projets d'infrastructure selon les priorités de l'organisation.

Dans le cadre de la modernisation de sa plateforme data et de la montée en charge de ses projets IA, un grand compte recherche un Data Architect pour concevoir une architecture data performante, condition pour que les projets d'analyse, de BI et d'IA puissent passer à l'échelle. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception de l'architecture data cible : Data Warehouse, Lakehouse, modélisation normalisée (étoile, flocon, Data Vault) ▪ Le cadrage des migrations cloud des actifs data ▪ La définition des patterns d'alimentation des cas d'usage IA : feature stores, pipelines RAG, gouvernance des données d'entraînement ▪ La définition des standards de modélisation, de sécurité et de gouvernance des données ▪ L'accompagnement des équipes data engineering dans la mise en œuvre ▪ Les arbitrages techniques et la rédaction des dossiers d'architecture

L'équipe Compliance des Exchanges recherche un profil expérimenté avec une expérience en conformité afin de soutenir les activités de conformité réglementaire, les initiatives de supervision et les projets de transformation des processus sur l'ensemble des marchés réglementés et des plateformes de négociation du client. Ce que nous recherchons : Solide connaissance de MiFID II / MiFIR, MAR et des réglementations européennes relatives aux marchés financiers. Bonne compréhension des opérations des Exchanges et des MTF, des plateformes de négociation et de la structure des marchés, avec une expérience potentielle des rulebooks des exchanges. Expérience pratique dans la réalisation de revues de conformité, d'audits et de tests de contrôles. Les activités couvriront : L'onboarding des membres, la due diligence et le suivi continu de la conformité, Les contrôles liés aux abus de marché et les STORs. Capacité à réaliser des analyses des écarts réglementaires, des cartographies des pistes d'audit et des revues de conception des contrôles. Une expérience en optimisation des processus, automatisation et initiatives de transformation basées sur l'IA serait un plus.

Dans le cadre du développement d'une plateforme d'IA générative souveraine et sécurisée, nous recherchons un DevOps IA Mistral pour intervenir sur le déploiement, l'industrialisation et l'exploitation d'une plateforme Mistral AI On-Premise. Vous participerez à la conception de l'architecture, à l'automatisation des déploiements et à la mise en place de services managés en intégrant les contraintes de sécurité, de conformité et de gouvernance. Vous assurerez également le maintien en conditions opérationnelles et de sécurité des plateformes IA. Intégré à une équipe Agile dédiée aux produits Data & IA, vous prendrez en charge des éléments du backlog, participerez à la construction de la roadmap et assurerez un rôle de lead technique sur le produit. La mission comprend également la documentation, les mises en production, la réalisation de démonstrations ainsi que la participation aux astreintes techniques. Compétences techniquesIA / GenAIMistral AI Plateformes agentiques OpenClaw Hermes LLMOps Workloads IA / Data Dataiku MLflow Infrastructure / ConteneurisationKubernetes OpenShift Docker Infrastructure On-Premise DevOps / AutomatisationTerraform Ansible Jenkins GitLab CI Kestra Artifactory (JFrog) CI/CD Développement / DataPython SQL Bases de données / Vector DBOpenSearch Elasticsearch PGVector MongoDB Atlas RDS Sécurité / RéseauVault Nginx Kong Sécurité des données Compliance / Gouvernance ObservabilitéDynatrace CloudWatch Prometheus Grafana X-Ray GPU – appréciésCUDA MIG Slurm

SCC, division technologie du Groupe Rigby, 1ᵉʳ groupe informatique privé en Europe. En France, SCC réalise 3 Mds€ de CA grâce à l'engagement de ses 3 500 collaborateurs, au service de plus de 5 000 clients. De l'infrastructure IT au Cloud, en passant par la cybersécurité, l'IA, le workplace ou les solutions logicielles, SCC accompagne la transformation digitale des entreprises. Notre ambition : renforcer la performance de nos clients sur trois axes : Moderniser leurs infrastructures et accompagner leur évolution vers le Cloud Déployer leurs stratégies Réseau et Sécurité Développer les usages et l'expérience de leurs utilisateurs Nos valeurs : esprit d'entreprendre, professionnalisme, esprit d'équipe, engagement, diversité. Rejoignez-nous ! Le poste La flotte de terminaux mobiles (smartphones, tablettes durcies, terminaux embarqués) constitue un actif opérationnel critique pour les équipes d'intervention. En tant qu'Administrateur Mobilité, vous etes garant(e) de la disponibilité, la sécurité et la conformité de ce parc. Vous veillez à son bon fonctionnement et contribuez au respect des engagements de service attendus. Le poste est à pourvoir ASAP. Missions principales : Administrer et superviser la solution de gestion de flotte mobile (MDM/EMM) : enrôlement, déploiement de profils, mise à jour et retrait des terminaux. Assurer le déploiement, le paramétrage et le support des terminaux mobiles et applications métier associées (radio-transmission, applications d'intervention, téléphonie). Garantir la sécurisation des équipements mobiles (chiffrement, politiques d'accès, conformité aux exigences de sécurité). Assurer le suivi des incidents et demandes relatifs à la mobilité dans l'outil ITSM, dans le respect des délais contractuels (SLA). Contribuer à la production des indicateurs de suivi de service (disponibilité, taux de résolution, respect des délais) et à la prévention des non-conformités. Participer à la gestion du parc (inventaire, cycle de vie, renouvellement) et à la relation avec les opérateurs et fournisseurs de terminaux. Documenter les procédures d'exploitation et contribuer aux instances de gouvernance du compte (comités opérationnels, reporting). Assurer une astreinte ou une permanence en cas d'incident critique impactant la mobilité des équipes d'intervention, selon l'organisation en place.

Au sein du département Model Risk Management d'un acteur majeur du secteur financier, qui veille à la qualité et à la pertinence des modèles développés dans le groupe ainsi qu'au suivi du risque de modèle, nous recherchons un consultant pour renforcer les activités de validation indépendante (2ᵉ ligne de défense). L'équipe est notamment en charge de réaliser des benchmarks afin de tester les limites des modèles des entités auditées, incluant les modèles de data science et d'intelligence artificielle. Le consultant sera amené à : ▪ Réaliser la validation indépendante de modèles statistiques, de machine learning et d'IA générative ▪ Étudier et implémenter des benchmarks sur des systèmes multi-agents basés sur des LLM, dans le cadre de cas d'usage bancaires ▪ Analyser la performance, la stabilité et l'explicabilité des modèles ▪ Caractériser les erreurs, biais et limites des modèles évalués ▪ Documenter les travaux de validation et contribuer aux référentiels de gouvernance des modèles ▪ Restituer les conclusions auprès des équipes de modélisation et des instances de contrôle