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Vous interviendrez au sein d’une entité spécialisée dans la cybersécurité des données liées au Cloud, IA, Big Data et Blockchain. Votre rôle sera d’apporter une expertise avancée en sécurité pour accompagner les projets Gen-AI et garantir la conformité des usages des technologies Microsoft et des standards internationaux. Missions principales : Assurer l’assistance sécurité des projets et centres de compétences sur les sujets Gen-AI . Définir et mettre en œuvre des architectures sécurisées pour les technologies Microsoft (Microsoft 365, Azure Cognitive Services, Copilot, Fabric, Power Platform, Azure ML). Produire des dossiers de sécurité : analyses de risques, recommandations, blueprints, normes et standards. Réaliser des revues de code et audits sécurité des composants logiciels. Participer à la définition des KPI de gouvernance , tableaux de bord et roadmap de sécurité AI. Contribuer à la rédaction des politiques d’usage des LLM et guidelines de sécurité. Assurer le reporting et la consolidation des exigences sécurité pour les projets France et International.

Au sein de l’équipe Data & IA, vous participerez activement à la mise en production et à la fiabilisation des plateformes de données et des modèles IA. Vous interviendrez sur les volets suivants : Développement et automatisation de pipelines Data/ML (ETL, CI/CD, orchestration). Industrialisation et monitoring des modèles de Machine Learning. Déploiement d’infrastructures Cloud sur GCP (Vertex AI, BigQuery, Dataflow, Cloud Run) et AWS (S3, Lambda, SageMaker). Implémentation d’une approche Infrastructure as Code (Terraform, CloudFormation). Optimisation de la performance, la sécurité et la résilience des environnements. Collaboration étroite avec les Data Scientists pour fiabiliser les déploiements de modèles IA.

Dans le cadre du développement de ses activités autour de la Data Platform et de l’Intelligence Artificielle Générative , Hextaem recherche un(e) Architecte Data pour intervenir sur la conception, l’industrialisation et la modernisation d’une plateforme Big Data Cloud bâtie sur AWS , Databricks et des services IA avancés. L’objectif est de définir et de mettre en œuvre une architecture scalable, sécurisée et orientée IA , capable de supporter les cas d’usage analytiques, data science et génAI (RAG, copilotes, modèles internes). Missions principales 1. Conception et architecture de la plateforme Data Définir l’architecture cible sur AWS (S3, Glue, Athena, Lambda, Redshift, etc.). Concevoir les pipelines de données dans Databricks (ingestion, transformation, orchestration). Définir les standards de data quality, gouvernance et sécurité (IAM, encryption, lineage). Structurer les environnements (bronze / silver / gold) selon les meilleures pratiques Lakehouse. 2. Gouvernance et performance Mettre en place des patterns de développement et d’industrialisation (CI/CD Data). Superviser la performance des jobs et optimiser les coûts de la plateforme. Assurer la traçabilité et la conformité des données (RGPD, ISO, sécurité). 3. Génération d’intelligence et IA générative Participer à la conception d’architectures hybrides Data + IA Générative (RAG, embeddings, vector stores). Intégrer des modèles LLM (OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Bedrock, etc.) aux pipelines existants. Collaborer avec les Data Scientists pour industrialiser les use cases IA. Évaluer la pertinence d’outils de nouvelle génération (LangChain, LlamaIndex, VectorDB, etc.). 4. Conseil, accompagnement et expertise Être le référent technique sur la plateforme Data pour les équipes internes et clients. Accompagner les Data Engineers et Data Scientists dans la mise en œuvre des bonnes pratiques. Participer aux phases d’avant-vente et d’architecture auprès des clients Hextaem. Assurer une veille technologique active sur les sujets Cloud, Big Data et GénIA. Compétences techniques : Cloud & Data Platform: AWS (S3, Glue, Athena, Redshift, Lambda, IAM, CloudFormation/Terraform) Data Engineering: Databricks (Spark, Delta Lake, MLflow), ETL/ELT, orchestration (Airflow, ADF) Gouvernance & Sécurité: Data lineage, catalog (Glue Data Catalog, Unity Catalog), RBAC, encryption Langages: Python, SQL, PySpark CI/CD & DevOps: Git, Docker, Terraform, GitHub Actions / Jenkins IA Générative (bonus) L:LMs (OpenAI, Bedrock, Hugging Face), LangChain, VectorDB, RAG patterns

Tester différents LLM peu importe le provider (aws, gcp, azure) Préparer les jeux de données Définir les conditions de succès et d’échec et paramétre les outils de benchmark (IA tools par exemple) afin de comparer les résultats attendu Faire des développements su les produits de la squaq (Java / Python) L'équipe a pour objectif de savoir reconnaître le maximum de documents clients possible et d'en extraire le maximum de données possibles pour aider le conseiller au quotidien. La squad souhaite élargir son panel de documents reconnus et moderniser les technologies utilisées (LLM notamment).

Bonjour, Dans le cadre de ses projets clients, Visian est à la recherche d'un Tech Lead Snowflake : le Tech Lead « aura donc la charge de: 1)Co-piloter la Feature Team 2)Créer un binôme fort avec son homologue ‘Produit’ (Product Owner déjà présent). 3)Encadrer les Data Engineers : 4 externes + 1 interne 4)Assurer la mise en oeuvre des bonnes pratiques de développements (DevOps, Qualité, FinOps, etc.) 5)Contribuer au cadrage, découpage & macro-estimation des nouveaux sujets. 6)Orienter les choix techniques et de modélisation (urbanisation Snowflake, patterns Archi, etc.) 7)Livrer les produits Data (Analytics & IA) suivant les engagements de qualité et de délais pris. 8)Gérer la communication et la résolution en cas d’incidents. 9)Tenir informés ses supérieurs, voir les alerter ou demander de l’aide en cas de risque ou pb. 10)Participer aux évènements organisés à l’échelle de la DATA ou de la verticale ENGINEERING.

Au sein de la Direction Informatique , le Domaine « End to End RUN Connected Services & My Brand » est en charge de la qualité opérationnelle de l’ensemble de la chaîne de valeur couvrant les produits Groupe disponibles sur smartphones et l’ensemble de la chaîne d’outils et plateformes de connexion off-board / on-board du produit permettant de : - Configurer les composants ‘on-board’ lors de la fabrication du produit. - Activer les services à la livraison du produit. - Utiliser au quotidien les services connectés depuis un smartphone. - Collecter des données de santé du produit, des systèmes embarqués, des données d’usage du client, des métriques des systèmes d’assistance pour permettre d’améliorer la maintenance et la fiabilité du produit.. Le fonctionnement opérationnel de ces systèmes 24h/24 et 7j/7 est indispensable pour supporter le bon fonctionnement de l’industrie, des services commerciaux et l’usage de ses services, tout en accompagnant les transformations digitales indispensables. Dans ce contexte, la qualité et la performance des outils de monitoring est indispensable. Pour s’adapter à ces enjeux, le Domaine E2E RUN recherche une prestation de Project Management Monitoring & Alerting, dont les principales activités sont les suivantes : - Mise en place d’un plan d’actions pour amélioration la performance du monitoring - Mise en œuvre d’une stratégie robuste pour les outils de monitoring entre les solutions Grafana et Dynatrace - Assurer une totale couverture du monitoring sur le périmètre fonctionnel VS8 - Mise en place et suivi d’outils des outils de monitoring et alerting - Pilotage et optimisation de l’engagement des équipes du partenaire pour faire évoluer ces solutions - Mise en place de KPI de suivi projets / produits - Définir et préparer la stratégie d’introduction de l’IA

Dans le cadre de sa croissance sur les projets Data Platform & Cloud , Hextaem recherche un(e) Product Owner Plateforme Big Data pour piloter la conception, la mise en œuvre et l’évolution d’une plateforme data moderne basée sur AWS et Databricks . Le/la PO jouera un rôle clé à l’interface entre les équipes métiers, techniques et data, afin de valoriser les données de l’entreprise à travers une plateforme scalable, sécurisée et orientée usage . Missions principales 1. Vision produit & stratégie Data Platform Définir la vision produit et la roadmap de la plateforme Big Data . Identifier les besoins des équipes métiers, data scientists et data engineers. Prioriser les fonctionnalités selon la valeur business et la faisabilité technique. Maintenir et piloter le backlog produit (JIRA, Azure DevOps ou équivalent). 2. Pilotage et delivery Animer les cérémonies Agile (daily, sprint review, planning, rétrospective). Collaborer étroitement avec les équipes Data Engineering, Cloud et Sécurité. Suivre l’avancement des développements et s’assurer de la qualité des livrables. Garantir la mise à disposition de datasets et services data fiables, documentés et performants. 3. Gouvernance et qualité de la donnée Contribuer à la mise en place des bonnes pratiques de data gouvernance (catalogue, qualité, sécurité). Superviser les flux de données dans Databricks (ingestion, transformation, exploitation). Assurer la cohérence des environnements (dev / recette / prod). 4. Évolution et innovation Identifier de nouveaux cas d’usage (IA, temps réel, RAG, data sharing). Proposer des améliorations continues en matière d’architecture et d’outils. Assurer une veille technologique active sur AWS, Databricks et les solutions Data/IA émergentes. Compétences techniques : Cloud & Big Data: AWS (S3, Glue, Lambda, Redshift, IAM, CloudFormation/Terraform) Data Platform: Databricks (Delta Lake, PySpark, MLflow, Unity Catalog) Data Engineering & Modélisation: Connaissance de la modélisation data, data pipeline, orchestration (Airflow, ADF, etc.) Langages: Bonne compréhension de SQL et Python (lecture et validation de code) CI/CD & DevOps: Git, Terraform, Jenkins/GitHub Actions (notions) Outils de pilotage: JIRA, Confluence, Miro, Power BI/Tableau (lecture fonctionnelle)

Notre client, spécialiste du Traitement et Analyse de données, est à la recherche de son futur Data Engineer (IA/Géospatial) (H/F) pour son site de Toulouse, dans le cadre de son activité. Intégré aux équipes du client, vous devrez : * Développer et industrialiser des pipelines et modèles IA exploitant des données géospatiales et météorologiques, dans un environnement cloud-native. ## Compétences techniques attendues * Données météo & satellites Maîtrise des formats (NetCDF, GeoTIFF, HDF5), outils Python (xarray, rasterio…), prétraitement d’images, expérience Sentinel-1/2 et données météo (ARPEGE, AROME, GFS, ERA5). * Data Engineering Pipelines ETL/ELT scalables, orchestration (Airflow, Prefect, Argo), bases de données (PostgreSQL/PostGIS, MongoDB, Snowflake), optimisation des accès. * MLOps & DevOps Déploiement de modèles (CI/CD, monitoring), outils ML/Cloud (MLflow, SageMaker, Docker, Kubernetes, Terraform), AWS/Azure/GCP. * Développement logiciel Python, frameworks web (FastAPI, Django, Flask), bonnes pratiques (tests, docs, versioning).

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

Une grande entreprise internationale lance une nouvelle plateforme d’IA agentique destinée à orchestrer, héberger, sécuriser et superviser plusieurs agents IA autonomes. Dans ce cadre, l’entreprise recherche un Technical Lead expérimenté pour piloter la construction technique complète de cette plateforme innovante. Missions : En tant que Technical Lead, vous serez responsable de : Build & Architecture : Construire l’infrastructure cloud de la plateforme (GCP/AWS/Azure). Implémenter les composants sélectionnés (LLM, orchestrateurs, agents, vector databases…). Assurer l’intégration avec les autres briques IT internes. DevOps / MLOps : Mettre en place les pipelines CI/CD, templates et chaînes d’intégration continue. Travailler avec les outils internes : Jenkins, Camunda, XLDeploy. Assurer la conteneurisation et l’orchestration (Docker, Kubernetes). Observabilité & Monitoring : Mettre en place le monitoring et l’alerting (Dynatrace, PagerDuty). Suivre capacité, performance et disponibilité. Sécurité : Implémenter les bonnes pratiques de sécurité cloud et IA. Gérer l’accès sécurisé, le chiffrement, la gouvernance. Documentation & Expertise : Rédiger la documentation d’exploitation / RUN. Former les équipes internes et jouer un rôle de mentor. Fournir les rapports de performance et de scalabilité. Livrables attendus : Architecture physique détaillée Prototype fonctionnel Plateforme prête pour la production Documentation complète Rapports de performance Sessions de transfert de connaissances

Nous recrutons un profil DevOps expérimenté pour intervenir sur des environnements innovants autour des agents autonomes (Agentic AI) et des modèles de langage (LLM). Vous participerez à la conception, au déploiement et à l’expérimentation de POC avancés visant à améliorer la supervision, l’automatisation et la résolution proactive d’incidents au sein d’infrastructures complexes. Le poste s’inscrit dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation. Missions Concevoir et gérer des environnements d’expérimentation Kubernetes/Docker, intégrés à des pipelines CI/CD (Jenkins, GitLab CI, ArgoCD). Automatiser la collecte, la préparation et l’exploitation de datasets d’infrastructure (logs, CMDB, monitoring) pour alimenter des agents IA basés sur LLM. Développer et intégrer des pipelines de déploiement d’agents IA (LangChain, AutoGen, équivalents). Mettre en place des scripts/tools d’automatisation (Python, Bash, Go) pour l’orchestration et le monitoring. Garantir la sécurité des développements et déploiements (DevSecOps, SAST/DAST, gestion des accès, RGPD). Produire la documentation technique et les livrables nécessaires à une future industrialisation. Assurer une veille active sur les évolutions LLM, architectures agentiques et outils d’automatisation. Compétences techniques requises Systèmes & Réseau Maîtrise avancée Linux/Unix Solides bases réseaux (TCP/IP, HTTP, DNS, VPN) Cloud & IaC AWS, Azure ou GCP Terraform, Pulumi ou CloudFormation Conteneurisation & Orchestration Docker, Kubernetes, Helm CI/CD Jenkins, GitLab CI, ArgoCD Automation / Config Management Ansible, Puppet, Chef Langages Python (niveau avancé) Bash, Go (appréciés) Monitoring & Logging Prometheus, Grafana, ELK Stack Sécurité / DevSecOps SAST/DAST (SonarQube, Snyk, Aqua Security) Conformité RGPD

Contexte Le profil interviendra sur l’ensemble du cycle de vie des solutions d’Intelligence Artificielle (IA), incluant : Industrialisation et CI/CD : Mise en place et maintenance de pipelines CI/CD (GitLab, Docker, Terraform, Kubernetes). Infrastructure et automatisation : Gestion et optimisation des environnements AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM…). Data Engineering & Spark : Développement et optimisation de jobs Spark pour la préparation et le traitement de données à grande échelle. MLOps / Production : Déploiement, suivi et supervision des modèles IA (MLflow, , monitoring Datadog). Collaboration transverse : Interaction quotidienne avec les Data Scientists pour fiabiliser le delivery et le suivi des modèles. Veille et amélioration continue : Participation active à l’optimisation des pipelines et à la montée en maturité technique de l’équipe. Description de la mission Le profil sera en charge de : Maintenir et faire évoluer les pipelines d’industrialisation (CI/CD, Terraform, Docker, Kubernetes). Participer à la mise en production et au suivi des modèles IA (Airflow, Datadog, , MLflow). Garantir la fiabilité des traitements Spark et la conformité des environnements AWS. Contribuer au suivi de la production et aux mises en production (MCO). Participer à l’amélioration continue des outils et pratiques Data/IA. Documenter les bonnes pratiques techniques et partager les retours d’expérience au sein de l’équipe AI Experts. Compétences techniques attendues Obligatoires (Must Have) : CI/CD (GitLab) Docker Terraform Kubernetes Spark Python AWS (S3, EMR, SageMaker, IAM…) Souhaitables (Nice to Have) : MLflow Airflow API / FastAPI Datadog Suivi de production / MEP Autres compétences : Expérience de collaboration avec des Data Scientists Veille technologique et amélioration continue Soft Skills recherchés Esprit d’équipe et forte culture du delivery Rigueur technique, curiosité et autonomie Capacité à collaborer efficacement dans un environnement pluridisciplinaire (DE, DS, OPS, PO, DEV, staff) Sens du partage et de la documentation Livrables et responsabilités principales Maintenir et faire évoluer les pipelines CI/CD et d’industrialisation Participer aux mises en production et au suivi des modèles IA Garantir la fiabilité des traitements Spark et la conformité AWS Contribuer à l’optimisation continue des outils et pratiques Documenter et partager les bonnes pratiques techniques

Dans le cadre de projets stratégiques orientés Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un Ingénieur DevOps GCP/MLOps intervenant sur l’ensemble du cycle de vie des solutions : design, build et run . Vous intégrerez une équipe dédiée au périmètre DATA, en collaboration étroite avec les squads métiers. ✅ Vos missions Conception, gestion et automatisation d’infrastructures Cloud sur GCP Mise en place et optimisation de chaînes MLOps : collecte et préparation de la donnée, feature engineering, entraînement, déploiement, monitoring et amélioration des modèles Industrialisation des pipelines CI/CD et automatisation des déploiements Maintien en condition opérationnelle des plateformes et applications Gestion du cycle de vie applicatif Analyse et résolution d’incidents d’infrastructure Rédaction des procédures et documentation technique ✅ Profil recherché Expérience confirmée en tant qu’Ingénieur DevOps ou MLOps sur GCP (obligatoire) Maîtrise de Terraform (y compris en environnement restreint / air-gapped idéalement) Solides compétences en scripting, automatisation et normalisation Connaissance des pratiques CI/CD, observabilité et monitoring Capacité à intervenir en production (MCO / MEP) ✅ Environnements techniques Cloud : GCP (AWS apprécié) MLOps / IA : Kubeflow, TensorFlow, PyTorch, notebooks, Python Containerisation & orchestration : Kubernetes, Docker, ArgoCD, EKS (atout) CI/CD : Jenkins, Helm, Artifactory, Container Registry IaC : Terraform Monitoring & logs : ELK, OpenSearch, Grafana, Cloud Monitoring / Logging ✅ Soft Skills Rigueur, autonomie et sens du service Aisance relationnelle et travail en équipe Réactivité, partage et communication Gestion du stress et capacité de conseil

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris un Ingénieur IA H/F dans le cadre d'un CDI. En tant que "GenAI Engineer", vous serez le référent GenAI du groupe et interviendrez sur l'ensemble des aspects techniques de nos cas d'usage d'IA générative. Vous évoluerez dans un écosystème technologique moderne (Snowflake, Qlik, AWS) au service de 30 filiales internationales. Vous aurez une grande marge de manœuvre dans les solutions à mettre en place, travaillant en étroite collaboration avec les équipes métier pour accompagner la transformation digitale par l'IA. Vos missions principales Développement et architecture IA Formaliser les besoins métiers et les traduire en spécifications techniques Développer des applications GenAI ou piloter le développement par des prestataires Sélectionner les stacks techniques appropriées à chaque use case d'IA Réaliser des POC sur de nouvelles solutions d'IA générative Opérations et monitoring * Assurer l'observabilité des produits IA et la gestion FinOps * Garantir la qualité des données et l'évaluation des modèles Collaborer avec les équipes architecture, sécurité et domaines métiers Mettre en place des outils de non-régression et d'évaluation continue Innovation et amélioration continue Assurer la veille technologique sur l'IA générative et les agents Maintenir la documentation technique à jour Être force de proposition sur les évolutions technologiques Participer à la stratégie IA du groupe Compétences requises Expertises principales * IA Générative et LLM : Maîtrise des concepts fondamentaux (réseaux de neurones, transformers), familiarité avec les principaux LLM (GPT, Claude, Gemini) RAG et bases vectorielles : Connaissance approfondie des RAG, bases vectorielles (Weaviate, Qdrant), frameworks (LangChain, LlamaIndex) IA Agentic : Maîtrise d'outils (AutoGen, CrewAI, Flowise, Dify) et protocoles (MCP, A2A, ACP, ANP) Développement : Expertise Python, maîtrise SQL, connaissance des APIs et intégrations système Data Engineering : Compréhension forte des enjeux de qualité des données, expérience SGBD (Snowflake de préférence) Compétences techniques appréciées Maîtrise de services cloud d'IA : Bedrock, Azure AI Foundry Connaissance d'AWS (architecture cloud, services managés) Expérience en IA traditionnelle : TensorFlow, scikit-learn Techniques avancées de RAG : chunking, multiindex, méthodes d'inférence Outils d'évaluation : Ragas, DeepEval, frameworks de testing IA Environnement technologique Langages : Python, SQL, notions C/C++ Cloud : AWS (Bedrock, SageMaker), services IA managés Data Stack : Snowflake, PostgreSQL, SQL Server, MariaDB DevOps : GitLab CI/CD, containerisation Collaboration : ServiceNow, Monday, Qlik Cloud Analytics Environnement Cette fonction est rattachée à la DSI du groupe sous la responsabilité du responsable des solutions d'entreprise. Des déplacements ponctuels dans des filiales en France et à l'étranger peuvent être à prévoir dans le cadre des projets de déploiement IA.

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris un Ingénieur IA H/F dans le cadre d'un CDI. En tant que "GenAI Engineer", vous serez le référent GenAI du groupe et interviendrez sur l'ensemble des aspects techniques de nos cas d'usage d'IA générative. Vous évoluerez dans un écosystème technologique moderne (Snowflake, Qlik, AWS) au service de 30 filiales internationales. Vous aurez une grande marge de manœuvre dans les solutions à mettre en place, travaillant en étroite collaboration avec les équipes métier pour accompagner la transformation digitale par l'IA. Vos missions principales Développement et architecture IA Formaliser les besoins métiers et les traduire en spécifications techniques Développer des applications GenAI ou piloter le développement par des prestataires Sélectionner les stacks techniques appropriées à chaque use case d'IA Réaliser des POC sur de nouvelles solutions d'IA générative Opérations et monitoring * Assurer l'observabilité des produits IA et la gestion FinOps * Garantir la qualité des données et l'évaluation des modèles Collaborer avec les équipes architecture, sécurité et domaines métiers Mettre en place des outils de non-régression et d'évaluation continue Innovation et amélioration continue Assurer la veille technologique sur l'IA générative et les agents Maintenir la documentation technique à jour Être force de proposition sur les évolutions technologiques Participer à la stratégie IA du groupe Compétences requises Expertises principales * IA Générative et LLM : Maîtrise des concepts fondamentaux (réseaux de neurones, transformers), familiarité avec les principaux LLM (GPT, Claude, Gemini) RAG et bases vectorielles : Connaissance approfondie des RAG, bases vectorielles (Weaviate, Qdrant), frameworks (LangChain, LlamaIndex) IA Agentic : Maîtrise d'outils (AutoGen, CrewAI, Flowise, Dify) et protocoles (MCP, A2A, ACP, ANP) Développement : Expertise Python, maîtrise SQL, connaissance des APIs et intégrations système Data Engineering : Compréhension forte des enjeux de qualité des données, expérience SGBD (Snowflake de préférence) Compétences techniques appréciées Maîtrise de services cloud d'IA : Bedrock, Azure AI Foundry Connaissance d'AWS (architecture cloud, services managés) Expérience en IA traditionnelle : TensorFlow, scikit-learn Techniques avancées de RAG : chunking, multiindex, méthodes d'inférence Outils d'évaluation : Ragas, DeepEval, frameworks de testing IA Environnement technologique Langages : Python, SQL, notions C/C++ Cloud : AWS (Bedrock, SageMaker), services IA managés Data Stack : Snowflake, PostgreSQL, SQL Server, MariaDB DevOps : GitLab CI/CD, containerisation Collaboration : ServiceNow, Monday, Qlik Cloud Analytics Environnement Cette fonction est rattachée à la DSI du groupe sous la responsabilité du responsable des solutions d'entreprise. Des déplacements ponctuels dans des filiales en France et à l'étranger peuvent être à prévoir dans le cadre des projets de déploiement IA.

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris un Ingénieur IA H/F dans le cadre d'un CDI. En tant que "GenAI Engineer", vous serez le référent GenAI du groupe et interviendrez sur l'ensemble des aspects techniques de nos cas d'usage d'IA générative. Vous évoluerez dans un écosystème technologique moderne (Snowflake, Qlik, AWS) au service de 30 filiales internationales. Vous aurez une grande marge de manœuvre dans les solutions à mettre en place, travaillant en étroite collaboration avec les équipes métier pour accompagner la transformation digitale par l'IA. Vos missions principales Développement et architecture IA Formaliser les besoins métiers et les traduire en spécifications techniques Développer des applications GenAI ou piloter le développement par des prestataires Sélectionner les stacks techniques appropriées à chaque use case d'IA Réaliser des POC sur de nouvelles solutions d'IA générative Opérations et monitoring * Assurer l'observabilité des produits IA et la gestion FinOps * Garantir la qualité des données et l'évaluation des modèles Collaborer avec les équipes architecture, sécurité et domaines métiers Mettre en place des outils de non-régression et d'évaluation continue Innovation et amélioration continue Assurer la veille technologique sur l'IA générative et les agents Maintenir la documentation technique à jour Être force de proposition sur les évolutions technologiques Participer à la stratégie IA du groupe Compétences requises Expertises principales * IA Générative et LLM : Maîtrise des concepts fondamentaux (réseaux de neurones, transformers), familiarité avec les principaux LLM (GPT, Claude, Gemini) RAG et bases vectorielles : Connaissance approfondie des RAG, bases vectorielles (Weaviate, Qdrant), frameworks (LangChain, LlamaIndex) IA Agentic : Maîtrise d'outils (AutoGen, CrewAI, Flowise, Dify) et protocoles (MCP, A2A, ACP, ANP) Développement : Expertise Python, maîtrise SQL, connaissance des APIs et intégrations système Data Engineering : Compréhension forte des enjeux de qualité des données, expérience SGBD (Snowflake de préférence) Compétences techniques appréciées Maîtrise de services cloud d'IA : Bedrock, Azure AI Foundry Connaissance d'AWS (architecture cloud, services managés) Expérience en IA traditionnelle : TensorFlow, scikit-learn Techniques avancées de RAG : chunking, multiindex, méthodes d'inférence Outils d'évaluation : Ragas, DeepEval, frameworks de testing IA Environnement technologique Langages : Python, SQL, notions C/C++ Cloud : AWS (Bedrock, SageMaker), services IA managés Data Stack : Snowflake, PostgreSQL, SQL Server, MariaDB DevOps : GitLab CI/CD, containerisation Collaboration : ServiceNow, Monday, Qlik Cloud Analytics Environnement Cette fonction est rattachée à la DSI du groupe sous la responsabilité du responsable des solutions d'entreprise. Des déplacements ponctuels dans des filiales en France et à l'étranger peuvent être à prévoir dans le cadre des projets de déploiement IA.