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Métier et Fonction : Conseil métier, AMOA, Architect Spécialités technologiques : Cloud Applications Web IA générative CRM Type de facturation : Assistance Technique (facturation avec un taux journalier) Compétences : Technologies et outils : Generative AI, Java (6 ans) Langues : Anglais courant / professionnel Secteur d'activité : Assurance Description et livrables de la prestation : Contexte : Dans un contexte de transformation technologique, la mission vise à renforcer l’architecture d’entreprise, notamment à travers la définition de l’Architecture Blueprint et les initiatives autour de l’IA générative (GenAI). L’architecte soutiendra les équipes d’architecture et métiers, en particulier celles liées aux environnements CRM. Objectifs : Structurer et faire évoluer l’architecture d’entreprise du groupe Accompagner les initiatives stratégiques autour de la GenAI et ses usages Garantir la cohérence des choix techniques avec les enjeux métiers, notamment dans l’assurance Missions principales : Supporter l’architecture d’entreprise à l’échelle du groupe Participer à la définition, formalisation et mise à jour de l’Architecture Blueprint Contribuer à l’intégration des technologies Cloud et IA (dont GenAI) dans le SI existant Fournir une vision stratégique et transverse sur les architectures applicatives et techniques Collaboration : Travailler étroitement avec l’équipe d’architectes d’entreprise, les équipes techniques et métiers (notamment CRM), et jouer un rôle de facilitateur entre IT, architecture et métiers. Produire des livrables synthétiques destinés aux parties prenantes.

Lead Développeur MLOps Python - Spécialiste IA/RAG Cette mission s'adresse à des profils seniors ayant déjà industrialisé des solutions IA/RAG en production et maîtrisant les enjeux de passage à l'échelle. Profil avec un mindset sales: au-delà de ses compétences techniques, dispose d’un profil capable de s’imposer, de proposer des solutions, de prendre des initiatives, de mener des recherches et de tenir ses engagements. Mission Nous recherchons un Lead MLOPS Python pour industrialiser les développements IA/Data Science avec un focus sur les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les LLM . Contexte Les Data Scientists développent des solutions expérimentales (modèles, RAG, pipelines IA) que vous devrez transformer en solutions robustes déployables en production à grande échelle. Responsabilités principales Industrialisation des systèmes RAG/LLM : Automatiser le processing de documents volumineux (ex: PDFs 250+ pages) Mettre en place des pipelines de chunking et d'indexation automatiques Gérer la montée en charge des bases de connaissances Implémenter des métriques de monitoring pour détecter les dérives des modèles Architecture & Scalabilité : Concevoir des workflows complexes pour tâches longues (pipelines multi-étapes) Déployer sur infrastructure cloud (Azure/AWS/GCP) Containerisation avec Docker/Kubernetes Mise en place de CI/CD spécialisés pour l'IA Développement & Bonnes Pratiques : Refactorisation du code Data Science selon les standards industriels Injection de dépendances, programmation orientée objet Tests automatisés, clean code, modularité Gestion des dépendances et versioning des modèles MLOps & Monitoring : Supervision des performances des modèles en production Détection du drift et mise en place d'alertes Gestion des réentraînements automatiques Tableaux de bord et métriques business Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert (5 - 10+ ans d'expérience) 1 Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure/AWS/GCP) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Exemple de cas d'usage concret "Un utilisateur upload un PDF de 250 pages. Le système doit automatiquement : Découper le document en chunks optimaux Indexer dans la base vectorielle Permettre des requêtes précises ('dates des événements X') Monitorer la qualité des réponses Alerter en cas de dégradation" Votre rôle : Transformer le script Python du Data Scientist en solution industrielle, scalable et monitorée. Modalités Durée : 6-12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Hybride (2-3 jours sur site) Démarrage : ASAP Profil du candidat Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert ((5 - 10+ ans d'expérience) Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure Obligatoire Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Description de l‘entreprise Pourquoi cette mission est unique Cette opportunité vous permettra de façonner l'avenir de l'IA dans un contexte où vos décisions techniques auront un impact direct sur des millions d'utilisateurs. Vous ne serez pas un simple exécutant, mais un architecte de solutions qui influence la roadmap technologique. Ce qui vous attend : Autonomie technique : Liberté de choix sur les architectures et technologies Visibilité : Présentation de vos réalisations au comité de direction Impact business : Vos optimisations se traduisent directement en gains mesurables Veille technologique : Accès privilégié aux betas Microsoft et APIs exclusives Réseau professionnel : Collaboration avec des experts IA reconnus dans l'écosystème français Vous évoluerez dans un environnement où l' excellence technique rencontre l' innovation business , avec le support d'une équipe qui croit en vos compétences et vous donne les moyens d'exprimer votre talent. Modalités Durée : 12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Paris La Défense - Hybride (2 jours sur site / 3 jours remote) Démarrage : ASAP Profil du candidat Python expert ((5 - 10+ ans d'expérience) Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing Azure - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Description de l‘entreprise Modalités Durée : 12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Paris La Défense - Hybride (2 jours sur site / 3 jours remote) Démarrage : ASAP

Aneo est une société de conseil hybride fondée en 2002, positionnée à la convergence du conseil stratégique, de l’ingénierie logicielle avancée et de l’accompagnement à la transformation. Nous intervenons sur des problématiques à haute intensité technologique : IA, MLOps/LLMOps, architectures distribuées, performance des systèmes, cloud natif, avec une expertise historique dans les environnements critiques des grandes banques (CIB et DSI associées). Le poste Nous recherchons un·e Ingénieur·e MLOps confirmé·e (avec exposition IA / IA Générative) pour rejoindre la DSI d’une grande banque française , au sein d’une équipe dédiée “Cloud Center of Excellence” (CCoE) . Cette équipe transverse accompagne l’ensemble des projets du groupe sur : l’intégration de modèles IA/ML développés par les data scientists internes, l’industrialisation, la mise à l’échelle, la sécurité et la gouvernance des solutions IA, la structuration des capacités MLOps et LLMOps dans le cloud. Votre rôle est avant tout un rôle d’intégration, d’industrialisation et d’exploitation , pas de conception de modèles. Vous interviendrez sur tout le cycle de vie des modèles à partir de leur transfert par les équipes Data , jusqu’au déploiement en production et leur maintenance opérationnelle. Vos principales missions 1. Intégration et industrialisation des modèles IA/ML Intégration dans le SI des modèles développés par les data scientists de l’entité. Packaging, versionnement, évaluation opérationnelle, optimisation runtime. Développement d’API Rest et de services Python pour exposer les modèles. Industrialisation des POCs internes : analyse de maturité, durcissement, passage en production, conformité sécurité & gouvernance. 2. MLOps / LLMOps – Plateforme & automatisation Définition et mise en œuvre d’une infrastructure MLOps / LLMOps conforme aux standards du groupe. CI/CD modèle, automatisation du cycle de vie, observabilité, supervision, gestion multi-environnements. Coordination étroite avec les équipes Cloud Center of Excellence, Infrastructure et Sécurité pour garantir performance, alignement cloud et robustesse. 3. Gestion et optimisation des embeddings & workloads IA Maintenance, recalcul, cohérence et supervision des embeddings. Suivi qualité / performance des modèles intégrés. Support aux équipes Data pour les bonnes pratiques d’industrialisation. 4. Gouvernance & documentation Participation à la mise en place de standards IA / MLOps au sein de la DSI. Documentation technique et transfert de connaissances aux équipes support Infos pratiques : Rémunération max : 55 - 60 K fixe 2 jours de télétravail Mission basée à Montrouge, notre siège à Boulogne Billancourt Démarrage Janvier 2026

Contexte Dans le cadre de programmes de transformation digitale à l’échelle internationale , nous recherchons un Expert Genesys & Intelligence Artificielle pour accompagner l’évolution de centres de contacts omnicanaux. La mission s’inscrit dans un contexte multi-pays, multi-entités, avec un fort enjeu d’innovation autour de l’ IA et de la GenAI appliquées à l’expérience client. Objectif de la mission Concevoir, déployer et optimiser des solutions Genesys (Cloud / PureConnect / Enterprise) enrichies par des technologies d’ IA afin d’améliorer : la qualité des interactions clients, la performance opérationnelle, l’automatisation et le self-service intelligent. Activités principales Concevoir des architectures de centres de contacts intelligents basées sur Genesys. Définir et mettre en œuvre des solutions de : routage avancé et prédictif, IVR intelligents, workflows d’automatisation intégrant l’IA. Piloter l’intégration de chatbots, assistants virtuels et moteurs NLP dans les parcours clients. Assurer l’intégration de Genesys avec : les systèmes de téléphonie, les CRM, les plateformes d’IA cloud (Google, Azure, IBM Watson, etc.). Contribuer à l’innovation continue via l’introduction de nouvelles fonctionnalités IA/GenAI. Analyser les KPIs , mesurer la performance des solutions et proposer des optimisations. Garantir la conformité aux exigences de sécurité, confidentialité et standards sectoriels . Former et accompagner les équipes locales dans différents pays. Assurer un rôle de référent technique et fonctionnel sur les solutions Genesys & IA. Livrables attendus Solutions Genesys opérationnelles et optimisées intégrant des briques IA. Parcours clients omnicanaux intelligents et automatisés. Documentation technique et fonctionnelle. Rapports de performance et recommandations d’amélioration continue. Supports de formation et transfert de compétences aux équipes locales

🔍 Nous recherchons un(e) Data Scientist spécialisé(e) en GenAI / RAG prêt(e) à vivre une nouvelle aventure au PORTUGAL ! ☀️ Vous interviendrez en tant que Business Analyst GenAI sur le traitement de cas d'usages (RAG / Agents conversationnels) et la gestion d'une plateforme Low Code 🎯 Vos missions principales : ✅ Comprendre les besoins métiers & techniques et les traduire en spécifications ✅ Gérer et enrichir la base documentaire alimentant les agents conversationnels ✅ Faire évoluer la plateforme Low Code : corrections, évolutions, nouvelles features ✅ Collaborer au quotidien avec les développeurs Java & équipes techniques ✅ Intégrer des chatbots et accompagner la mise en production ✅ Challenger les usages métiers, cadrer les besoins, créer la vision produit ✅ Participer aux travaux autour du RAG, embeddings et base vectorielle interne

Dev java angular ayant travaillé sur l’Intelligence Artificielle générative solide 440 e/J Nous recherchons un consultant avec la double compétence Java Angular et Intelligence Artificielle générative Solide Bonne communication , bonne expression ecrite et orale , bonne capacité d'adaptation. Mission en région Parisienne . JAVA ANGULAR ET Intelligence Artificielle Générative solide Bonne maitrise de JAVA Angular, bonne maitrise de l'intelligence Artificielle générative solide Mission asap , budget de 440e par jours

Les principaux livrables attendus sont : - Référentiel des bonnes pratiques - Méthodes de Feature Engineering et de validation des données. - Compte-rendus des différents ateliers et réunions - Modèles et pipelines CI/CD - Livrables attendus dans le cadre de l’assurance qualité - Matrice des risques et plan de mitigation En tant qu’ingénieur(e) IA / MLOps, vos principales missions sont de : • Gérer le portefeuille de cas d’usage d’IA (ML/deeplearning, IA Gen, agentique) pour un ou plusieurs départements. • Être le référent IA auprès de vos différents interlocuteurs : chef de projets, développeurs, architectes, métiers, partenaires internes et externes. • Accompagner les directions dans le cadrage de leurs cas d’usage et traduire les besoins métiers en spécifications techniques. • Contribuer à la modélisation de votre portefeuille de cas d’usage. S’assurer que les modèles développés respectent les standards de performance, robustesse, explicabilité et conformité. Garantir que les modèles / cas d’usage développés soient parfaitement industrialisables. o Mettre en place les bonnes pratiques, méthodes de Feature Engineering et de validation des données. o Challenger les approches proposées par les Data Scientists. • Piloter l’industrialisation et le déploiement des modèles IA o Définir et appliquer le cadre ML Ops du groupe : reproductibilité, versioning, automatisation des tests, gouvernance des modèles o Concevoir des architectures IA modulaires, en évaluant en amont ce qui a déjà été développé et en favorisant la mutualisation plutôt que le redéveloppement systématique. Travailler en collaboration étroite avec les autres directions IA pour harmoniser les choix technologiques et accélérer l’industrialisation. o Construire et implémenter les pipelines, CI/CD, monitoring. o S’assurer de la conformité avec les normes internes techniques et réglementaires (cadre normatif / IA act / RGPD). • Garantir la qualité et la conformité o Structurer et diffuser les bonnes pratiques : organisation du code / worflow Git, qualité et tests, ML Ops et reproductibilité (tracking, versioning, CI/CD, orchestration, infra as code, …), sécurité, gouvernance et réutilisabilité, « definition of done », règles d’usage de GitHub Copilot o Auditer et valider les modèles / cas d’usage développés. o Garantir la qualité et la conformité des livrables avant mise en production. o Etablir la traçabilité : documentation, métadonnées, suivi des performances. o Être le point de contact technique privilégié pour les instances de validation. • Encadrer et accompagner les juniors et les collaborateurs dans le domaine de l’IA. o Organiser la montée en compétence progressive et objectivée des juniors. • Jouer un rôle de pédagogue vis-à-vis des métiers pour vulgariser les concepts, les choix technologiques et assurer leur adhésion. • Assurer une veille technologique active sur les outils, frameworks, et paradigmes IA. Proposer de nouvelles solutions / architectures adaptées aux besoins métiers. Usage Interne / Internal Use Anticiper les évolutions des réglementations et intégrer les enjeux de responsabilité de l’IA.

Pour le compte de notre client qui opère dans le secteur bancaire , nous recrutons chef de projet Data et IA (h/f). L'objectif de la prestation est de renforcer l’équipe des chefs de projet du DataLab Groupe pour traiter les projets Data / IA / IA GEN confiés à la Direction Data & IA. Indispensable : Expérience confirmée , des interventions récentes en pilotage de projets Data + IA (non seulement en data) JavaScript / TypeScript Envoyez vos candidatures via la plateforme ou à l'adresse mail Besoin n'est pas ouvert à la sous-traitance.

💼 Contexte Dans le cadre du développement de solutions innovantes basées sur l’ Intelligence Artificielle , et notamment l’ IA générative , nous recherchons un Business Analyst IA pour accompagner la conception, le cadrage et le déploiement de cas d’usage à forte valeur ajoutée. Vous interviendrez à l’interface entre les équipes métiers, data, IA et IT afin de transformer les besoins business en solutions IA concrètes, performantes et responsables. 🎯 Missions principales Identifier, analyser et prioriser les cas d’usage IA / IA générative (chatbots, assistants métiers, moteurs de recherche augmentés, automatisation intelligente, etc.) Recueillir et formaliser les besoins métiers (workshops, interviews, benchmarks) Rédiger les spécifications fonctionnelles, user stories et critères d’acceptation Participer au cadrage des solutions IA (LLM, RAG, modèles propriétaires ou open source) Collaborer avec les équipes Data Scientists, ML Engineers et développeurs Contribuer à la définition des parcours utilisateurs et à l’expérience IA Participer aux phases de tests fonctionnels, d’évaluation des modèles et d’UAT Suivre la performance des solutions (qualité des réponses, ROI, adoption) Veiller aux enjeux de conformité, d’éthique, de sécurité et de protection des données

Nous recherchons pour l'un de nos clients, un consultant avec au moins 2 ans d'expérience en développement d'applications PYTHON, pour renforcer une équipe. Vous serez amené à participer à tout le cycle du projet, des spécifications, aux tests et à la formation des utilisateurs. Vous développerez de nouvelles applications et vous aurez également des missions de maintenance avec la réalisation de nouvelles évolutions. Vous travaillerez également avec l'équipe IA dans le cadre de nouvelles réalisations.

Métier et fonctions Études & Développement Expert Spécialités technologiques Cloud AI NLP API CRM Type de facturation Assistance Technique (facturation avec taux journalier) Compétences Technologies et outils : Genesys, genai, SIP, Salesforce Soft skills : Leadership Langues : Français, Anglais, Espagnol Secteur d'activité : Assurance Description de la prestation Dans un programme international visant à transformer les centres de contact de 12 entités en Europe et en Asie, l’Expert Genesys & IA intervient comme conseiller technico-fonctionnel pour : Guider dans la migration vers Genesys Cloud Porter la transformation orientée IA/GenAI Structurer des usages innovants : voicebots, chatbots, automatisation intelligente Résoudre des problématiques client, opérationnelles et de connectivité systèmes Partager une expertise en téléphonie et architecture, sans gestion de maintenance ou d’équipe Responsabilités principales 1. Conception & Pilotage de la Transformation Accompagner la définition des parcours clients et la migration vers Genesys Cloud Traduire besoins métier en solutions structurantes et alignées avec le Centre d’Excellence Identifier axes de transformation et proposer des optimisations 2. Intégration de l’IA et de la GenAI Définir et déployer des fonctionnalités IA : voicebots, chatbots, automatisation Utiliser les API et plateformes IA, intégrer CRM, IAM, autres systèmes Créer des parcours intelligents : routage prédictif, analyse sentiment, self-service 3. Expertise Téléphonie & Architecture Comprendre et guider sur l’architecture téléphonique et intègre Voice & Systèmes avec Genesys Cloud Recommander bonnes pratiques d’intégration avec Salesforce et autres applications 4. Accompagnement & Transfert de connaissances Former les équipes locales, vulgariser sujets complexes Jouer le rôle de référent et “power user” Genesys Cloud 5. Analyse et amélioration continue Surveiller performance des parcours, bots, routages Proposer des évolutions pour améliorer expérience client et efficacité Contribuer à la cohérence des pratiques du Centre d’Excellence

Lead Développeur MLOps Python - Spécialiste IA/RAG Cette mission s'adresse à des profils seniors ayant déjà industrialisé des solutions IA/RAG en production et maîtrisant les enjeux de passage à l'échelle. Profil avec un mindset sales: au-delà de ses compétences techniques, dispose d’un profil capable de s’imposer, de proposer des solutions, de prendre des initiatives, de mener des recherches et de tenir ses engagements. Mission Nous recherchons un Lead MLOPS Python pour industrialiser les développements IA/Data Science avec un focus sur les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) et les LLM . Contexte Les Data Scientists développent des solutions expérimentales (modèles, RAG, pipelines IA) que vous devrez transformer en solutions robustes déployables en production à grande échelle. Responsabilités principales Industrialisation des systèmes RAG/LLM : Automatiser le processing de documents volumineux (ex: PDFs 250+ pages) Mettre en place des pipelines de chunking et d'indexation automatiques Gérer la montée en charge des bases de connaissances Implémenter des métriques de monitoring pour détecter les dérives des modèles Architecture & Scalabilité : Concevoir des workflows complexes pour tâches longues (pipelines multi-étapes) Déployer sur infrastructure cloud (Azure/AWS/GCP) Containerisation avec Docker/Kubernetes Mise en place de CI/CD spécialisés pour l'IA Développement & Bonnes Pratiques : Refactorisation du code Data Science selon les standards industriels Injection de dépendances, programmation orientée objet Tests automatisés, clean code, modularité Gestion des dépendances et versioning des modèles MLOps & Monitoring : Supervision des performances des modèles en production Détection du drift et mise en place d'alertes Gestion des réentraînements automatiques Tableaux de bord et métriques business Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert (5 - 10+ ans d'expérience) 1 Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure/AWS/GCP) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Exemple de cas d'usage concret "Un utilisateur upload un PDF de 250 pages. Le système doit automatiquement : Découper le document en chunks optimaux Indexer dans la base vectorielle Permettre des requêtes précises ('dates des événements X') Monitorer la qualité des réponses Alerter en cas de dégradation" Votre rôle : Transformer le script Python du Data Scientist en solution industrielle, scalable et monitorée. Modalités Durée : 6-12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Hybride (2-3 jours sur site) Démarrage : ASAP Profil du candidat Profil recherchéCompétences techniques obligatoires : Python expert ((5 - 10+ ans d'expérience) Expérience concrète avec RAG/LLM en production Cloud computing (Azure) - déploiement à l'échelle MLOps : pipelines ML, monitoring, drift detection Architecture logicielle : design patterns, injection de dépendances, OOP DevOps : Docker, Kubernetes, CI/CD Compétences techniques souhaitées : Frameworks : LangChain, Haystack, ChromaDB, Pinecone Bases de données vectorielles Streaming de données (Kafka, Pulsar) Orchestration (Airflow, Prefect) Soft skills : Leadership technique : capacité à guider une équipe de Data Scientists Pédagogie : transmission des bonnes pratiques Autonomie sur des projets complexes Mindset industrialisation : passage du POC à la production Environnement technique Stack : Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic IA/ML : PyTorch, Transformers, OpenAI API, Azure OpenAI Cloud : Azure (priorité) / AWS / GCP Orchestration : Kubernetes, Docker, Terraform Monitoring : Prometheus, Grafana, MLflow Méthodologie : Agile, TDD, Code Review Description de l‘entreprise Pourquoi cette mission est unique Cette opportunité vous permettra de façonner l'avenir de l'IA dans un contexte où vos décisions techniques auront un impact direct sur des millions d'utilisateurs. Vous ne serez pas un simple exécutant, mais un architecte de solutions qui influence la roadmap technologique. Ce qui vous attend : Autonomie technique : Liberté de choix sur les architectures et technologies Visibilité : Présentation de vos réalisations au comité de direction Impact business : Vos optimisations se traduisent directement en gains mesurables Veille technologique : Accès privilégié aux betas Microsoft et APIs exclusives Réseau professionnel : Collaboration avec des experts IA reconnus dans l'écosystème français Vous évoluerez dans un environnement où l' excellence technique rencontre l' innovation business , avec le support d'une équipe qui croit en vos compétences et vous donne les moyens d'exprimer votre talent. Modalités Durée : 12 mois (renouvelable) Format : Freelance/Régie Localisation : Paris La Défense - Hybride (2 jours sur site / 3 jours remote) Démarrage : ASAP

Nous sommes à la recherche d'un expert en IA générative (IAGEN4DEV) pour les aider sur tout le cycle de vie du projet : -Sélection de la solution -Accompagnement et formation -Expert et support user -Approfondissement Depuis 2025, l’équipe de notre client dans le secteur de l'assurance conduit plusieurs initiatives liées à l’IA Générative pour les développeurs (IAGEN4DEV), comprenant des actions d’acculturation, la mise à disposition d’outils intégrés à l’atelier de développement logiciel, ainsi que l’organisation d’un hackathon et de masterclass. En 2026, l’objectif est d’engager un passage à l’échelle visant l’intégration de 100 développeurs au dispositif IAGEN4DEV. Périmètre de la prestation La Société sera chargée d’assurer les prestations suivantes, en coordination avec l’équipe cœur, qui restera pilote du dispositif : 1. Choix de la solution Identifier, parmi les solutions du marché et dans le respect des exigences de sécurité et de souveraineté du groupe, la solution cible destinée à être déployée auprès des développeurs. Des benchmarks, tests et études comparatives seront réalisés afin de définir la solution la plus adaptée. 2. Accompagnement et formation Organiser au minimum cinq sessions de formation à destination des développeurs, afin de présenter la solution retenue et de transmettre les bonnes pratiques d’usage liées à l’IA. Les équipes Socles IA et cœur participeront à l’animation globale du dispositif. Les sessions seront organisées par groupes de 20 personnes pour atteindre un total de 100 développeurs formés en 2026. 3. Expertise et support utilisateurs Assurer le support auprès des utilisateurs équipés, via le canal dédié de l’équipe support (hébergé sur l’espace Jira). Il s’agira d’analyser les sollicitations, de formuler les réponses appropriées et de proposer des solutions adaptées. 4. Pilotage, mesure et documentation Produire des supports standardisés destinés à un accès en selfcare (e-learning, bibliothèque de prompts). L’étude et la mise en place d’un module d’évaluation à deux niveaux (basique / avancé) devront être menées. Un dispositif de suivi des indicateurs liés aux actions du projet devra également être construit et piloté. 5. Approfondissement de thématiques ciblées En 2026, deux à trois sujets de transformation ou de modernisation seront approfondis en collaboration avec un cabinet de conseil. La prestation inclura une participation active à ces travaux sous la responsabilité de l’équipe cœur. 6. Veille technologique Assurer une veille continue sur les évolutions de l’IAGEN4DEV et sur les perspectives applicables au groupe, notamment concernant les solutions agentiques et MCP. Compétences techniques attendues Environnements et outils systèmes Linux, conteneurs, Kubernetes / OpenShift IDE : IntelliJ, VS Code Gestion de versions : GIT Architectures et méthodes : MVC, API REST, événementiel Outils complémentaires : Jira, Confluence, Jenkins, SonarQube, ELK, Dynatrace, Bruno Front-end Web Technologies : HTML, CSS, JavaScript, TypeScript Framework : Angular Outils : NPM, Node.js Serveur : Apache HTTP Back-end / Batch (Java) Technologies : JEE, JMS, JDBC, JUnit, JAXB, JAX-RS, JAX-WS, JPA, CDI Frameworks : Java, JEE, Spring Batch, Quarkus Bases de données : Oracle, PostgreSQL, DB2 (SQL) Serveurs d’applications : Wildfly, Quarkus Outils : Maven

Intégrer l’IA et les LLM au cœur des workflows internes (dev, content, SEO, web) Être moteur sur un projet structurant d’ industrialisation de la génération de pages web par IA : Génération de pages à partir de briefs marketing Détection automatique du type de page Construction de structures canoniques indépendantes du CMS Traduction vers des templates techniques (front / CMS) Génération de contenus avec contrôle qualité, SEO et cohérence UX Orchestration de plusieurs agents IA spécialisés Développer des solutions IA pour : Génération de code depuis des maquettes (ex. Figma) Code review automatisée QA automatisée Validation SEO Respect des design systems Explorer les limites des LLM et concevoir des stratégies pour les contourner Transformer des concepts IA en solutions robustes, maintenables et scalables

Profil senior disponible en début d’année, le temps plein n’est pas forcément un attendu la charge estimée étant aujourd’hui autour d’un 3/5 sur les 3 premiers mois de l’année. ---------- Développeur senior autour de la Stack IA GEn AI. Responsabilités Clés • Développement Expert & Maintien: o Développer des agents intelligents capables d’agir de manière autonome en utilisant l’approche Agentic AI. Ces agents doivent pouvoir utiliser des outils externes ou interagir avec d’autres agents pour accomplir des tâches complexes. (API externes, des applications basées sur le Model Context Protocol (MCP) ou d’autres services. o Développer des applicatifs permettant la consommation des Agents et algorithmes aux utilisateurs finaux avec de la création de front spécifiques o Mettre en place des pipelines robustes pour l'alimentation des LLMs/Agents avec les solutions Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). o Assurer un support dans la mise en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques éventuels. Compétences spécifiques (Gen AI, Agentic AI, MCP) • IA générative (Gen AI) : Très bonne compréhension des modèles génératifs (GPT, modèles de diffusion, etc.) et de leurs cas d’usage. Savoir exploiter des LLM (via API ou fine-tuning) pour des tâches de génération de texte, de code ou d’images. Compréhension des limitations/biais des modèles génératifs. • Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud. Compréhension de l’orchestration d’agents, de la gestion du contexte (par ex. partage d’état ou de mémoire entre agents via MCP), et des enjeux de performance/coût dans un système à agents multiples. • Architecture de Solution & POC: o Conception de POCs : Mener l'exploration et la conception d'Architectures de POC autour des usages de la Gen AI et des systèmes Agentiques o Prise de Responsabilités Architecturale : Porter les choix techniques clés pour une validation avec équipe centrale architecture (stack d'agents, orchestration, modèles LLM, intégration Cloud Azure) pour garantir la scalabilité, la sécurité et la performance des solutions futures. o Optimisation Cloud : Conseiller sur les meilleures pratiques d'utilisation des services Azure pour les charges de travail d'IA Générative (coût, performance, résilience). Compétences Requises - Techniques • Maîtrise Cloud Avancée (Azure) : Maîtrise de Microsoft Azure (services cognitifs,Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, Azure Functions, etc.) pour déployer des agents et développer des applications cloud natives. Une certification Azure (ou équivalent) serait un atout. • Développement Front Web Utilisateur : Compétence en Javascript, React nécessaire pour créer des font applicatifs d’usages des outils IA créés • Qualité logicielle : Connaissance des bonnes pratiques de développement logiciel (code review, tests unitaires, gestion de version avec Git, méthodologies Agile). • Intégration de systèmes : Compétences en développement d’API REST, MCP, A2A ou de microservices pour consommer et exposer les modèles et agents IA dans des applications. • Expertise en Python et maîtrise des librairies Gen AI (Hugging Face, Transformers, OpenAI API). • Systèmes Agentiques : Maîtrise des frameworks d'agents AI (LangChain, AutoGen) et de l'implémentation du Model Context Protocol (MCP) ou A2A. • Évaluation d'Agents : Compétence dans la mise en œuvre de tests unitaires, fonctionnels et de performance pour les systèmes autonomes. • Ingénierie de Données Moderne et machine learning : Une expérience avec l'écosystème Databricks et/ou Snowflake dans un contexte d'IA (Snowpark, Lakehouse, Vector DBs) sera un plus. Soft skills attendus • Esprit d’équipe et communication : Capacité avérée à travailler en équipe pluridisciplinaire et à communiquer efficacement avec des profils variés (équipes métier, IT, data). • Résolution de problèmes : le candidat doit faire preuve de réflexion analytique pour ajuster les approches, diagnostiquer les bugs des modèles/agents et améliorer en continu les solutions IA. • Curiosité et apprentissage continu :Le domaine de l’IA évolue très vite (nouveaux modèles, nouveaux outils chaque mois) : le candidat doit assurer une veille technologique et monter en compétence rapidement sur de nouveaux sujets. • Adaptabilité : Capacité à adapter les solutions développées suite aux retours des utilisateurs ou à l’évolution des contraintes (par exemple, ajuster un agent en fonction de nouvelles politiques de sécurité ou de nouvelles API disponibles). • Sensibilité à la Gouvernance (Registries, MLOps) et l'Évaluation des systèmes agentiques en production

Nous recherchons un(e) Tech Lead Data et IA Générative capable de trouver des solutions innovantes et robustes à l'ensemble des problématiques Data. Vous aurez la charge de : • Assurer la mise en œuvre de l'accès, du référencement et de la qualité de la donnée • Assurer l'industrialisation, la supervision et l'intégration des solutions • Rédiger les normes de développement • Participer à la rédaction du manuel d'exploitation En tant que Tech Lead, vous savez : • Vous présenter et promouvoir des architectures data face au client • Identifier et comprendre les besoins métiers • Former, encadrer et faire évoluer les consultants juniors • Participer à la réponse aux appels d'offres (avant-vente) Référence de l'offre : y5kv6gj25h