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Tech Lead Senior Go / Python AI/IA Contexte Projet à forte composante IA, nécessitant un Tech Lead expérimenté pour encadrer les équipes techniques. Missions Définir l’architecture technique globale Encadrer et accompagner les développeurs Garantir la qualité du code et des livrables Piloter l’industrialisation de solutions IA en production Être référent technique auprès des parties prenantes Profil recherché 10+ ans d’expérience dont plusieurs en rôle de Tech Lead Expertise Go et/ou Python Expérience concrète de déploiement de solutions IA Leadership, vision technique, sens des responsabilités ANGLAIS ASAP

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

Nous recherchons un profil technique disposant d’un excellent niveau sur Java, Angular et Python . Le poste regroupe deux missions distinctes, réparties à parts égales . 1ère mission – 50% Il ne s’agit pas de développement opérationnel, mais d’un rôle d’expertise visant à : Assurer la maintenance en condition opérationnelle des frameworks, Prendre en charge la sécurité , Gérer l’ authentification , Conduire les montées de version et l’évolution des environnements. Nous recherchons quelqu’un dont la maîtrise des trois langages est telle qu’il n’intervient plus directement dans le développement, mais optimise, fait évoluer et améliore continuellement les environnements techniques . 2ème mission – 50% Une mission orientée IA générative , comprenant : L’accompagnement de l’équipe de développement, L’identification et la promotion des cas d’usage IA, La gestion des demandes de tokens et des accès aux modèles, La participation à l’intégration et au déploiement des solutions IA dans les projets.

Nous poursuivons activement notre développement et recherchons actuellement un(e) Product Owner (H/F) pour intervenir chez l’un de nos clients stratégiques. Ce poste s’inscrit dans un contexte à forte valeur ajoutée, au cœur de projets innovants liés à l’intelligence artificielle. Contexte et missions : Dans le cadre du développement, du maintien en production et du suivi de produits IA stratégiques, vous serez responsable du pilotage fonctionnel et opérationnel de plusieurs solutions basées sur l’intelligence artificielle. Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des produits, depuis l’identification et la formalisation des besoins utilisateurs jusqu’au déploiement et à l’amélioration continue des solutions en production.

Prestations demandées Missions DevOps / Backend 1. : API et services principaux Développer l’API centrale permettant l’interfaçage entre le chatbot, les assistants métiers et les services de gestion de fichiers. Implémenter le service de gestion des conversations : historique, anonymisation/suppression, continuité conversationnelle. 2. Gestion des fichiers : Concevoir le traitement et le stockage sécurisés des fichiers utilisateurs (txt, PDF, docx, pptx, xlsx). Intégrer des mécanismes d’analyse et d’enrichissement des fichiers pour l’exploitation dans les assistants. 3. Contexte et personnalisation : Développer un module d’analyse et d’enrichissement du contexte (user/entity) pour optimiser la pertinence des réponses. Gérer les prompts : création de templates, favoris, personnalisation par entité ou collaborateur. 4. Orchestration et assistants : Mettre en place un service d’orchestration multi-assistants (agents spécialisés, fallback, exécution d’actions). Développer un système de gestion des widgets et actions (web search, rendu mermaid, outils interactifs). 5. Monitoring et conformité : Implémenter le feedback utilisateur, la collecte de KPIs et le suivi des délais de réponse. Administrer les mécanismes de contrôle d’accès, garde-fous et politiques d’usage (policy-based). Mettre en œuvre les logs applicatifs, l’audit des actions et les traces conformes aux exigences du Groupe (sécurité, conformité, confidentialité).

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

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

Descriptif du poste Au cœur du AI Innovation Lab d'un groupe bancaire international multi‑entités, vous aurez pour mission de concevoir, déployer et expérimenter des Proof‑of‑Concept (POC) innovants autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM) appliqués aux jeux de données d'infrastructures IT. L'objectif : fournir des aides intelligentes à la production, faciliter la supervision, l'automatisation et la résolution proactive d'incidents. Le poste s'inscrit dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation à terme. Missions principales Concevoir et gérer des environnements d'expérimentation Kubernetes/Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD, ArgoCD). Automatiser la collecte, la pré‑traitance et l'exploitation des datasets d'infrastructure (logs, CMDB, monitoring) pour entraîner et alimenter des agents basés sur LLM. Développer et intégrer les pipelines de déploiement d'agents IA en collaboration avec les data‑scientists et ingénieurs IA (utilisation de LangChain, AutoGen ou équivalents). Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l'automatisation des tâches infra, l'orchestration et le monitoring. Garantir la sécurité du développement et des déploiements dans un environnement réglementé : DevSecOps, outils SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD. Produire la documentation technique des POC, rédiger les spécifications d'industrialisation pour les équipes produit. Assurer une veille technologique continue sur les évolutions des architectures agentiques, LLM et de l'automatisation infra. Compétences techniques clés - Systèmes d'exploitation : maîtrise avancée de Linux/Unix et des concepts réseaux (TCP/IP, HTTP, DNS, VPN). Cloud & IaC : AWS, Azure, GCP – Terraform, Pulumi, CloudFormation. Conteneurisation & orchestration : Docker, Kubernetes, Helm. CI/CD : Jenkins, GitLab CI, ArgoCD. Automation configuration : Ansible, Puppet, Chef. Langages : Python (expert), Bash, Go (appréciés). Monitoring & logging : Prometheus, Grafana, ELK Stack.

Si coder et explorer l’IA est pour toi une passion plus qu'une compétence, rejoins notre univers technique qui t'attend de pied ferme avec ce poste d' Ingénieur(e) LLMOps ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Contribuer au développement, à l’intégration et à la maintenance des nouvelles fonctionnalités GenAI sur notre AI Platform Écrire des exemples d’applications LLM / Agentic / RAG / ARAG pour illustrer les capacités de la plateforme Développer des workflows CI/CD pour automatiser le déploiement des artefacts GenAI Définir et appliquer le modèle opérationnel LLMOps et veiller à sa bonne adoption Collaborer avec les équipes internes pour co-concevoir et soutenir les usages de la plateforme Participer à la veille technique et à l’évaluation de nouvelles technologies GenAI Contribuer à la maintenance, au support et à l’ amélioration continue de la plateforme

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Senior Data Scientist IA / LLM" pour un client dans le secteur bancaire Description 🚀 Le Contexte : L'ère des Agents Autonomes Dans le cadre du développement de nos solutions de nouvelle génération, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer capable de transformer des modèles de langage (LLM) en agents autonomes et décisionnels. Vous ne vous contenterez pas de faire des appels API simples ; vous concevrez des architectures d'agents complexes capables de raisonner, d'utiliser des outils et de gérer des workflows cycliques au sein d'un environnement Web robuste (Django). 🎯 Vos Missions : Orchestration et Architecture 1. Conception d'Agents avec LangGraph & LangChain : Développer des systèmes d'agents multi-acteurs utilisant LangGraph pour gérer des états complexes et des boucles de rétroaction (cycles). Implémenter des chaînes de traitement modulaires avec LangChain (RAG, mémoires, agents de planification). Optimiser le Prompt Engineering et la structuration des données en sortie (JSON mode, parsing). 2. Intégration et Backend (Django) : Développer les briques Backend sous Django pour exposer les capacités de l'IA via des APIs (REST / WebSockets pour le streaming). Gérer la persistance des états des agents et des sessions utilisateurs dans la base de données Django. Assurer la sécurité et l'authentification des accès aux outils LLM. 3. RAG & Knowledge Management : Mettre en œuvre des architectures de Retrieval Augmented Generation (RAG) performantes. Connecter les agents à des bases de données vectorielles (Qdrant, Pinecone, ou Pgvector) et des sources de données métiers. 4. Évaluation et Fiabilité (LLM Ops) : Mettre en place des protocoles d'évaluation pour mesurer la pertinence des agents (Frameworks type RAGAS ou DeepEval). Monitorer les coûts et les latences des appels aux modèles (OpenAI, Mistral, modèles Open Source).

Redlab cherche pour le compte d'un grand acteur public , un développeur fullstack IA Rôle Conçoit des applications end-to-end intégrant des modèles IA (ML, NLP, LLM). Profil polyvalent : front + back + intégration IA + CI/CD + cloud. Missions clés Développer interfaces front React/Vue/Angular. Concevoir API backend (Node.js, Python, Java, C#). Intégrer des modèles IA via microservices. Déployer en cloud (AWS/GCP/Azure/Outscale). Assurer tests, monitoring, Documentation détaillée Assurer une bonne qualité de code

Chez Ozitem, nous accompagnons les entreprises dans leur transformation digitale , notamment au travers de notre expertise sur les solutions d’infrastructures & de cloud 💡🚀 Entreprise de taille humaine et pérenne depuis plus de 30 ans , l’entreprise affiche une croissance régulière depuis notre création et un chiffre d’affaires de 46 Millions d’euros en 2024 . Ce sont 400 Ozitémiens , ingénieurs et consultants qui évoluent sur trois sites en France : Levallois ( 92 ), notre siège-social, Toulouse ( 31 ) et Lyon ( 69 ). 👨‍ 💻 Avantages : RTT Tickets restaurants Participation CSE 75% transport Concevoir et développer des agents IA pour répondre aux besoins métiers Paramétrer les flux conversationnels, les topics et les actions personnalisées Intégrer les copilotes avec les sources de données internes (SharePoint, Dataverse, APIs tierces) Participer à l'amélioration continue des agents via l'analyse des conversations et des KPIs Documenter les développements et assurer le transfert de compétences

Contexte : Expérience : 4 ans et plus Métiers Fonctions : Etudes & Développement, Expert Spécialités technologiques : Cloud, API,CRM,AI,NLP Secteurs d'activités Assurance Description et livrables de la prestation Dans un programme international visant à transformer les centres de contacts de 12 entités réparties, l’ Expert Genesys & IA joue un rôle clé dans l’accompagnement des équipes locales et la mise en œuvre d’une plateforme unifiée basée sur Genesys Cloud. - Guider les entités dans leur migration - Porter la transformation orientée IA/GenAI, - Structurer les usages innovants (voicebots, chatbots, automatisation intelligente), - Résoudre les problématiques business et opérationnelles liées à l’expérience client, - Apporter une expertise téléphonie et architecture pour connecter les parcours vocaux et les différents systèmes, tout en évitant toute dimension de maintenance technique ou de gestion d’équipe. Le rôle est celui d’un expert-conseil technico-fonctionnel, capable d’expliquer des concepts complexes, de challenger les approches locales et de piloter la cohérence globale. Responsabilités principales 1. Conception & Pilotage de la Transformation - Accompagner les entités dans la définition de leurs parcours clients et la migration vers Genesys Cloud. - Traduire les besoins métier et opérationnels en solutions scalables alignées sur les standards du Centre d’Excellence. - Identifier les leviers de transformation business, proposer des optimisations et orienter les roadmaps locales. 2. Intégration de l’IA et de la GenAI - Concevoir et guider le déploiement de fonctionnalités IA/GenAI : voicebots, chatbots, automatisation conversationnelle, prédictif. - Exploiter les mécanismes proposés par Genesys pour l’intégration d’API, de plateformes IA ou de systèmes tiers (CRM, IAM, etc.). - Participer à la création de parcours intelligents : routage prédictif, analyse de sentiment, self-service avancé. 3. Expertise Téléphonie & Architecture - Apporter une compréhension solide des architectures téléphoniques, du transport de la voix et des intégrations nécessaires avec Genesys Cloud. - Guider les entités sur la connexion des flux voix, l’architecture globale et les bonnes pratiques d’intégration. - Contribuer à l’intégration avec Salesforce et autres applications clés. 4. Accompagnement des équipes & transfert de connaissances - Développer et animer des sessions de formation ou d’appropriation auprès des équipes locales. - Vulgariser des sujets complexes (IA, téléphonie, intégrations, automatisation) pour des publics non techniques. - Assurer le rôle de référent et de “power user” Genesys Cloud au sein des entités et du Centre d’Excellence. 5. Analyse & amélioration continue - Surveiller les métriques de performance (parcours, bots, routage, temps de traitement) et en tirer des recommandations. - Proposer des évolutions fonctionnelles pour améliorer l’expérience client et l’efficacité opérationnelle. - Contribuer à la cohérence globale des pratiques et standards du Centre d’Excellence. Expertise souhaitée Expertise Genesys - Maîtrise approfondie de Genesys Cloud (configuration, routage, IVR, intégrations, automatisations). - Expérience dans la conduite ou la participation à des projets internationaux de transformation de centres de contacts. IA & Automatisation - Connaissance solide des voicebots, chatbots, NLP, modèles prédictifs et automatisations conversationnelles. - Maîtrise des capacités AI/GenAI de Genesys ou forte capacité à monter en compétence rapidement. Téléphonie & Architecture - Compétences confirmées en téléphonie (SIP, SBC, flux voix, intégration). - Vision globale architecture + système pour comprendre et connecter les composants nécessaires aux parcours omnicanaux. Compétences transverses - Capacité à expliquer clairement des concepts techniques complexes. - Solide aptitude à collaborer avec des équipes métier et techniques dans plusieurs pays. - Esprit analytique, capacité à diagnostiquer, challenger et proposer des solutions. - Curiosité, envie de continuer à apprendre et à explorer les nouvelles possibilités de l’IA. - Leadership d’influence, sans management hiérarchique. Langues - Anglais obligatoire - Espagnol ou Français fortement apprécié.

🎯 Contexte du projet DocInsight est un assistant virtuel basé sur l’IA générative, conçu pour analyser des documents et générer du contenu. Cette solution vise à offrir aux collaborateurs une expérience optimisée grâce à des fonctionnalités avancées. Une équipe internationale dédiée développe cette solution pour l’ensemble des employés du client. 🎯 Objectif du poste Développer une interface utilisateur agentique moderne (UI pilotée par l’IA, autonome et adaptative) en React, intégrant des composants réutilisables pour améliorer l’interaction, l’automatisation et la prise de décision. 🛠 Responsabilités principales Concevoir et développer des composants React réutilisables (hooks personnalisés, composants composés, Headless UI). Intégrer des éléments UI pilotés par l’IA (recommandations dynamiques, formulaires adaptatifs, tableaux intelligents). Collaborer avec l’équipe design pour définir des patterns UI agentiques (dashboards dynamiques, interfaces type chatbot). Assurer l’intégration avec les services backend (APIs REST/GraphQL, authentification OAuth2/JWT). Garantir un design responsif et accessible (conformité WCAG). Optimiser les performances (lazy loading, code splitting, SSR/SSG, mémorisation). Respecter les normes de sécurité et de conformité (politiques de sensibilité des données). Rédiger la documentation technique et utilisateur (README, API docs).

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

CONTEXTE Expérience : 5 ans et plus Métiers Fonctions : Architecture technique, Sécurité, Méthode, Expert technique Spécialités technologiques : Infrastructure, Cloud, QA, API, Automatisation des tests Au sein d’un environnement international, la mission consiste à co-définir, expérimenter et déployer un cadre de développement logiciel sécurisé (SSDLC) intégrant les apports récents de l’intelligence artificielle et de l’automatisation. Le rôle requiert une solide expérience technique, une compréhension fine du cycle de vie logiciel et une capacité à accompagner la transformation des pratiques d’ingénierie logicielle dans un contexte complexe et distribué. MISSIONS Responsabilités principales 1. Co-définition et consolidation du SSDLC - Collaborer avec les équipes sécurité, développement et architecture pour co-construire le futur cadre SSDLC. - Intégrer des outils d’assistance au codage (Copilot, etc.) et des pratiques de sécurité automatisées dans les différentes phases du cycle. - Définir les contrôles de sécurité et mécanismes de validation pour le code généré par IA. - Rédiger la documentation, les playbooks et supports de formation pour faciliter l’adoption du SSDLC.* - Contribuer à l’amélioration continue des processus de développement et de validation. 2. Expérimentation et innovation autour de l’IA et des agents logiciels - Piloter des proof-of-concepts sur les assistants de codage, la génération de code et les workflows agentiques. - Concevoir et exécuter des expérimentations pour mesurer les gains de productivité, l’impact sur la qualité du code et les implications sécurité - Construire des prototypes intégrant l’IA dans tout le cycle de développement (planification, codage, test, déploiement, maintenance). - Analyser les données issues de ces expérimentations et formuler des recommandations stratégiques. - Participer activement à la communauté interne des développeurs IA et au partage de connaissances. 3. Évolution et support des plateformes internes - Faire évoluer l’assistant de code interne en y intégrant des fonctionnalités avancées et des garde-fous de sécurité. - Intégrer les outils dans les IDE et pipelines CI/CD existants pour une adoption fluide. - Contribuer à l’évolution de la plateforme d’orchestration de sécurité : détection de vulnérabilités, automatisation des tests, Intégration IA. - Développer des mécanismes d’évaluation automatisée de la qualité du code et des tableaux de bord d’excellence technique. - Collaborer avec les équipes cloud et sécurité pour aligner les solutions sur les standards internes (AWS, Azure, Kubernetes, OpenShift/RedHat). Expertise souhaitée - Excellente maîtrise du développement web moderne (JavaScript/TypeScript, Python, Node.js, React/Vue/Angular). - Connaissance approfondie de plusieurs langages (Java, Go, C#, etc.) et des architectures microservices et cloud-native. - Maîtrise des pipelines CI/CD, du déploiement sur AWS et Azure, de la containerisation (Kubernetes, OpenShift) et de l’Infrastructure as Code. - Expérience avec les outils de sécurité : SAST/DAST, gestion des dépendances et des secrets, pratiques de codage sécurisé. - Familiarité avec les cadres de sécurité (NIST, OWASP SAMM, ISO 27001) et les outils de productivité développeur. - Connaissance pratique des LLM, frameworks d’agents IA, prompt engineering, et intégration de modèles via API. - Expertise ML appliquée à l’ingénierie logicielle (détection de vulnérabilités, analyse de code, scoring de qualité). - Compétences fonctionnelles et comportementales Une certification QA constitue un atout. Profil recherché - Tech Lead ou Expert Software Engineering avec une solide expérience du développement sécurisé et de l’intégration de l’IA dans les pratiques d’ingénierie. - Familiarité avec les outils d’assistance au développement (Copilot, CodeWhisperer, etc.). - Expérience dans la conception d’applications, le déploiement et la gestion du cycle de vie logiciel complet. - Capacité à interagir avec de multiples parties prenantes, à la croisée du développement, de la recherche et de la sécurité. Compétences Technologies et Outils React C# Angular AWS JS Python CI/CD TypeScript Azure Redhat JavaScript Kubernetes Méthodes / Normes ISO 27001