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Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Data Scientists spécialisés GenAI / LLM 🤖🧠 🔎 Je cherche un(e) Data Scientist pour intervenir sur une mission stratégique autour de l'AI et de la GenAI au sein d'un environnement international. Tu interviendras au cœur d'une équipe en charge de construire les fondations AI qui permettront aux différentes équipes produit et marques de développer et industrialiser des fonctionnalités basées sur l'IA. 💻 Ce que tu vas faire : Concevoir et développer des frameworks AI réutilisables Travailler sur l'orchestration LLM, le RAG, les agents et la gestion des prompts / contextes Construire des dispositifs d'évaluation et d'observabilité des solutions GenAI Définir des bonnes pratiques et architectures de référence pour les projets GenAI / ML Travailler sur les problématiques de sélection de modèles, coûts, latence, sécurité et Human-in-the-Loop Prototyper des use cases AI de bout en bout Intervenir notamment sur la génération et l'enrichissement de contenus produits, le SEO/GEO multilingue, les assistants et la recherche sémantique Transformer les POCs à fort potentiel en composants industrialisés Collaborer avec les équipes Produit, Data, Sécurité et Juridique Contribuer à la communauté AI interne via la documentation, les workshops, les exemples de code et les code reviews 🎯 Stack technique : Python / LLM / GenAI / RAG / Agents / APIs / Microservices / CI-CD / Cloud (GCP / AWS / Azure) 🕵️‍♂️ Profil recherché : 3 à 6 ans d'expérience dans la construction de systèmes ML / NLP en production Expérience hands-on récente sur les LLM et la GenAI Bonne maîtrise des sujets RAG, agents, évaluation et/ou fine-tuning Solides compétences en Python Bonnes bases en software engineering : APIs, microservices, testing, CI/CD Expérience sur un environnement Cloud : GCP, AWS ou Azure Bonne compréhension des enjeux GenAI : modèles, coûts, latence, sécurité, évaluation Français et anglais professionnels 🚀 Les plus de la mission : Expérience en e-commerce, retail, product catalogs ou plateformes web riches en contenu Connaissance des environnements PIM Expérience sur des pipelines de contenu multilingue ou des outils SEO Familiarité avec les frameworks d'évaluation LLM, les guardrails et les outils de gestion des prompts / versions Expérience en startup deep-tech ou au sein d'une équipe centrale de plateforme / enablement 📍 IDF : Rythme hybride 🏡 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission : longue durée Qu'en penses-tu ? Si tu es un(e) Data Scientist spécialisé(e) GenAI / LLM et que tu souhaites intervenir sur une mission d'envergure avec des enjeux forts d'industrialisation de l'AI, je serais ravi(e) d'échanger avec toi 🚀 Un excellent week-end 🌞

nous recherchons un profil technique confirmé pour concevoir, déployer et sécuriser les fondations nécessaires à l'exploitation de solutions d'IA générative et agentique à grande échelle. La Société devra fournir les prestations suivantes : Dans le cadre d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'IA, le consultant contribuera à la construction et à l'industrialisation du socle technique. Il interviendra notamment sur : • La conception et la mise en œuvre de l'architecture technique des solutions IA. • Le déploiement et la configuration des environnements cloud, des services d'infrastructure et des composants nécessaires à l'exploitation des cas d'usage IA. • La mise en place des dispositifs de sécurité, de gestion des identités (IAM), de gestion des secrets et de conformité associés aux cas d'usage IA. • La construction et l'industrialisation des chaînes de déploiement CI/CD ainsi que des pratiques Infrastructure as Code (IaC). • L'intégration des briques IA : modèles, gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs, connecteurs et bases documentaires. • La mise en œuvre des outils d'observabilité, de supervision, de monitoring, de logging et de suivi des performances. • La garantie de la robustesse, de la scalabilité, de la traçabilité, de la maîtrise des coûts et de la réversibilité de la plateforme. • La contribution aux choix d'architecture et aux recommandations permettant une exploitation industrielle durable.

Intitulé : Data Engineer Senior IA (H/F) Expérience : +7 ans minimum Mode de travail : Hybride Localisation : Île-de-France Démarrage : ASAP Secteur : Services financiers Environnement : AWS, Spark, Python, SQL, DataOps, Gouvernance Data, CI/CD ContexteDans le cadre de l'accélération de sa stratégie Data, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Data Engineer Senior pour rejoindre sa Direction Data & IA. Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge de la conception, de l'industrialisation et de l'exploitation des plateformes de données destinées à soutenir les enjeux métiers, réglementaires et analytiques de l'entreprise. Votre rôle consistera à concevoir des architectures Data robustes, piloter l'industrialisation des pipelines de données et garantir la qualité, la gouvernance et la valorisation des données à grande échelle. Missions principalesPilotage des projets DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Accompagner les métiers dans l'identification et la formalisation de leurs besoins Data. Traduire les besoins fonctionnels, techniques et réglementaires en solutions concrètes et industrialisables. Être le référent technique Data auprès des chefs de projet, architectes, développeurs, data analysts, data scientists et parties prenantes métier. Piloter les choix techniques et garantir leur cohérence avec les standards de l'entreprise. Conception et développement des pipelines DataConcevoir, développer et maintenir des pipelines d'ingestion de données : Batch APIs Flux programmés Chargements de fichiers Développer des traitements ETL / ELT alimentant un Data Lake et des plateformes analytiques. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation des données. Garantir la performance, la qualité, la résilience et la maintenabilité des traitements. Assurer l'industrialisation complète des développements réalisés. Challenger les choix techniques et méthodologiques proposés par les autres membres de l'équipe. Architecture Data et IndustrialisationConcevoir des architectures Data modernes, modulaires et évolutives. Définir et appliquer les principes DataOps : Automatisation Versionning CI/CD Reproductibilité Observabilité Favoriser la mutualisation et la réutilisation des composants existants avant tout nouveau développement. Construire et maintenir : Pipelines ETL / ELT Chaînes CI/CD APIs de diffusion de données Mécanismes de monitoring et d'alerting Collaborer avec les équipes Data, Cloud et IA afin d'harmoniser les pratiques et accélérer les déploiements. Gouvernance, qualité et conformité des donnéesDéfinir et promouvoir les standards de développement Data. Garantir la qualité, la traçabilité et la conformité des données. Structurer les pratiques autour de : Git et workflows de développement Tests automatisés Documentation Data Catalog Métadonnées Lignage des données Infrastructure as Code Réaliser des audits techniques des pipelines et jeux de données. Assurer la conformité des solutions avec les exigences réglementaires et les politiques internes de gouvernance. Garantir la reproductibilité attendue lors des contrôles et audits. Leadership technique et accompagnementEncadrer et accompagner les Data Engineers juniors et intermédiaires. Participer à la montée en compétences de l'équipe. Assurer un rôle de mentor et de référent technique. Vulgariser les enjeux Data auprès des utilisateurs métiers. Participer aux revues d'architecture et aux processus de validation technique. Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques Data et DataOps. Innovation et veille technologiqueRéaliser une veille active sur les technologies Data, Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration des plateformes existantes. Proposer des solutions innovantes répondant aux enjeux métiers. Anticiper les évolutions réglementaires et les enjeux liés à la qualité, la gouvernance et la souveraineté des données.

Cloud AI Agentic Automation Engineer / freelance / IDF / Hybride – Secteur Défense Dans le cadre du renforcement d'une équipe dédiée à l'innovation en intelligence artificielle dans le secteur de la défense, nous recherchons deux AI Agentic Automation Engineers. La mission consiste à accélérer l'adoption de l'Agentic Automation auprès des équipes Delivery Use Case et Asset, tout en répondant à des exigences élevées en matière de : Sécurité ; Confidentialité ; Auditabilité ; Robustesse ; Intégration dans des environnements on-premise ; Déploiement contrôlé en environnements critiques et/ou sensibles. Chaque consultant contribuera à la construction d'une capacité automatisée réutilisable, composée de patterns, composants, garde-fous, mécanismes de contrôle, métriques et dispositifs d'observabilité. La mission comporte également un volet important d'enablement, avec pour objectif de rendre les équipes autonomes dans la conception, l'industrialisation et la mise en production de solutions agentiques. Vos responsabilités Industrialisation des capacités agentiques Vous participerez à la conception et à la mise en œuvre de fondations réutilisables. Sécurité, conformité et auditabilité Vous contribuerez à la définition et à l'implémentation de guardrails adaptés aux environnements sensibles. Évaluation et observabilité Vous mettrez en place un cadre permettant de mesurer la qualité, la robustesse et la performance des agents. CI/CD, packaging et déploiement Vous accompagnerez l'industrialisation des solutions Enablement et transfert de compétences Vous accompagnerez les équipes Delivery Use Case et Asset dans l'adoption des bonnes pratiques : Animation d'ateliers techniques ; Coaching et sessions de pairing ; Recommandations d'architecture ; Revues de conception et d'implémentation ; Accompagnement sur les tests, la CI/CD et l'observabilité ; Support à la préparation des mises en production ; Création de supports de workshop, checklists et guides ; Formalisation des recommandations issues des sessions de coaching.

ACCROCHE SI TU NE SAIS PAS DE QUEL CÔTE TON COEUR BALANCE, CETTE ANNONCE TE PERMETTRA DE CHOISIR ... CE QUE TU RECHERCHES : Evoluer au sein d'une équipe dynamique Participer à des projets innovants d'envergure Relever des défis Donner un nouveau souffle à ta carrière Alors nous avons la mission idéale pour toi.Au sein d'un acteur majeur du secteur assuranciel, tu participeras à la conception, au deploiement et à la securisation des fondations nécessaires à l' exploitation de solutions IA :Analyse des besoins, tu feras Spécifications techniques, tu rédigeras L'architecture et/ou socle technique, tu définiras Bonnes pratiques, tu instaureras De nouvelles fonctionnalités, tu développeras Zéro bug, tu laisseras Ton équipe, tu accompagneras Aux instances de pilotage, tu participeras QUI TU ES : Diplômé(e) de la formation qui va bien Surdoué(e) ou dôté(e) d'une expérience de 8 ans minimum Expert(e) sur les plateformes Cloud (AWS, Azure, GCP), IaC (Terraform) Habile avec les outils conteneurisation ( Kubernetes), CI/CD, IAM AU-DELÀ DES COMPÉTENCES TECHNIQUES, TU ES / AS : Dynamique : tu n'aimes pas rester les deux pieds dans le même sabot Autonome : un guide du Routard te suffira Esprit de synthèse : tu sais aller à l'essentiel Capacité d'adaptation : tu es un vrai caméléon Sens de la communication : les mots n'ont pas de secret pour toi Force de proposition : tu es l'Aladdin de l'informatique Esprit d'équipe : un pour tous et tous pour un !

Contexte de la mission : Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie Cloud et de la montée en maturité de ses pratiques FinOps, notre client recherche un ingénieur cloud senior pour renforcer son équipe Cloud Adoption & FinOps. Cette mission s'inscrit au coeur des enjeux de maîtrise des coûts, d'optimisation des ressources cloud et d'amélioration continue de l'expérience des équipes de développement. Vous interviendrez sur des sujets à forte valeur ajoutée mêlant Cloud Engineering, automatisation, Data, Power BI et Intelligence Artificielle. Vous contribuerez à concevoir des solutions innovantes permettant d'industrialiser les processus FinOps, de fiabiliser les analyses de consommation cloud et d'accompagner la transformation vers une gestion toujours plus efficiente et scalable des plateformes Azure. Responsabilités : * Concevoir et développer des solutions d'automatisation intégrant des capacités d'Intelligence Artificielle pour répondre aux enjeux Cloud Adoption et FinOps ; * Développer, maintenir et industrialiser des scripts, pipelines de données et composants d'automatisation destinés à collecter et enrichir les données de consommation et de coûts cloud ; * Participer à l'amélioration continue des outils, processus et capacités analytiques de l'équipe FinOps ; * Concevoir et faire évoluer des tableaux de bord et rapports Power BI permettant de piloter efficacement les usages, les coûts et les opportunités d'optimisation cloud ; * Identifier et mettre en oeuvre des opportunités d'automatisation visant à améliorer la scalabilité des opérations et à réduire les tâches manuelles ; * Collaborer avec les équipes Cloud, Data et FinOps afin de promouvoir les bonnes pratiques de gouvernance, de contrôle des coûts et d'optimisation des ressources.

Notre client dans le secteur Agroalimentaire recherche un/une Data scientist / IA Engineer H/F Description de la mission : Notre client recherche un freelance Data scientist pour compléter son équipe IA. Son rôle est de mettre en place des solutions IA dans les produits existants. Concevoir, développer et évaluer les briques d'IA et d'IA générative intégrées aux solutions (modèles, prompts, chaînes de traitement, RAG). Développer en Python les composants IA de bout en bout, de l'expérimentation jusqu'à leur intégration dans le produit. Mesurer et améliorer la performance des systèmes IA (qualité des réponses, pertinence, coûts, latence, évaluation et tests). IA agentique et orchestration Concevoir et implémenter des agents IA et leurs interactions (agent to agent), avec LangChain et LangGraph. Mettre en place et faire évoluer l'orchestrateur d'agents : routage, mémoire, appels d'outils, gestion des erreurs et supervision des workflows agentiques. Industrialiser les cas d'usage avec les Data Engineers pour un passage en production fiable et scalable. Méthodologie et expertise Apporter un savoir-faire et des idées dans la méthodologie : cadrage des cas d'usage, choix d'approche, protocoles d'évaluation, bonnes pratiques de développement IA. Challenger les besoins métiers et proposer les solutions IA les plus pertinentes (et savoir écarter l'IA quand elle n'est pas la bonne réponse). Assurer la veille technologique, documenter et diffuser les pratiques auprès des équipes de la Data Factory. Descriptif de la stack technique Python (expert) IA générative & agentique LangChain, LangGraph, orchestration d'agents, patterns agent to agent, RAG, prompt engineering Modèles & APIs LLM via APIs (Vertex AI / Gemini, OpenAI ou équivalent) Cloud & data Google Cloud Platform (GCP), BigQuery, bases vectorielles MLOps / DevOps Git, CI/CD (Jenkins), Terraform, environnement Linux Compétences / Qualités indispensables : Data Scientist / Ia Engineer, IA agentique, Agent to agent, Code en Python, IA gen Longchain, longgraph Compétences / Qualités qui seraient un + : Orchestrateur d'agent Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Contexte : Nous recherchons un(e) Architecte Cybersécurité Senior pour rejoindre le pôle Expertise de l'équipe Cybersécurité de la DSI. Le pôle accompagne les équipes internes sur les sujets d'architecture, d'innovation et de sécurisation du SI. La mission consiste à accompagner les équipes agiles dans l'atteinte d'un niveau élevé de sécurité, à définir les exigences et doctrines de sécurité, à challenger les solutions existantes et à contribuer à l'amélioration continue de la cybersécurité. Missions principales : · Accompagner les équipes agiles dans l'intégration des exigences de sécurité et leur mise en conformité. · Définir et faire évoluer les doctrines et requis non fonctionnels de sécurité. · Réaliser des missions d'architecture de sécurité technique sur les applications, socles et environnements Cloud. · Accompagner les équipes sur les pratiques DevSecOps et la sécurisation du cycle de développement logiciel. · Challenger les solutions techniques existantes et assurer une veille technologique régulière. · Analyser et challenger les résultats d'audits offensifs (pentest, red teaming) et accompagner la remédiation des vulnérabilités. · Accompagner l'exploitation et l'acculturation autour de solutions de cybersécurité : DLP, CNAPP, SSE, VOC, DMARC, Cloud souverain, etc. · Accompagner la mise en œuvre de solutions de chiffrement à l'état de l'art, notamment dans le cadre de la transition post-quantique. · Valider la conformité cybersécurité des nouveaux socles et applications du SI. · Contribuer à la sécurisation des applications à l'aide de l'IA et aux nouveaux usages autour des LLM, MCP et de l'agentique. · Contribuer à la stratégie et à l'amélioration continue des activités de l'équipe Cybersécurité. · Participer ponctuellement à d'autres sujets transverses de cybersécurité selon l'actualité et les besoins de la DSI. Livrables attendus : · Doctrines et exigences de sécurité applicables aux équipes agiles. · Analyses et recommandations d'architecture cybersécurité. · Avis et validations de conformité cyber des applications et socles. · Analyses et plans de remédiation issus des audits offensifs. · Recommandations d'amélioration DevSecOps et SSDLC. · Documents de veille, études et recommandations technologiques. · Accompagnement au déploiement et à l'adoption des solutions de cybersécurité. · Recommandations et dispositifs liés au chiffrement, à la PKI, aux certificats et à la transition post-quantique. · Contributions à la stratégie et aux plans d'amélioration continue de la cybersécurité.

Ingénieur IA MLOps / Production (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur l'exploitation, l'industrialisation et l'amélioration continue de solutions d'Intelligence Artificielle déployées en production. Les applications concernées couvrent notamment : Moteurs RAG (Retrieval-Augmented Generation) Agents conversationnels Systèmes multi-agents Solutions basées sur des LLM managés Modèles de Machine Learning industrialisés Vous évoluez dans un environnement Cloud AWS fortement industrialisé, intégrant les standards DevOps, MLOps, sécurité et gouvernance d'entreprise. Le poste présente une double dimension : Maintien en conditions opérationnelles (RUN) des solutions IA en production Contribution à l'industrialisation de la plateforme MLOps et des pratiques d'exploitation IA Missions principales1. Exploitation et support de productionAssurer le support applicatif de niveau 2 et 3 des solutions IA en production. Diagnostiquer les incidents, identifier les causes racines et piloter leur résolution. Garantir le respect des engagements de service (SLA, disponibilité, temps de rétablissement). Participer à la gestion des incidents majeurs et aux analyses post-mortem. Maintenir et enrichir la documentation d'exploitation (runbooks, procédures, schémas d'escalade). Mettre en œuvre les procédures de continuité de service et les modes dégradés. Accompagner les montées de versions des modèles IA et des composants applicatifs. Participer aux astreintes et interventions hors horaires ouvrés lorsque nécessaire. 2. Monitoring et observabilité des systèmes IAExploiter et améliorer les dispositifs de supervision applicative et infrastructure. Déployer et maintenir les outils d'observabilité dédiés aux systèmes IA et aux LLM. Concevoir des tableaux de bord de pilotage permettant de suivre : La disponibilité des services La latence des traitements Le coût des traitements IA Les performances des modèles La qualité des réponses générées Les dérives fonctionnelles et comportementales Affiner les stratégies d'alerting afin de réduire les faux positifs. Participer à la définition des politiques de surveillance et d'évolution des modèles. 3. Contribution aux pratiques MLOps et à l'industrialisationParticiper à la conception et à l'évolution des chaînes CI/CD dédiées aux projets IA. Contribuer à l'automatisation des déploiements et à l'amélioration continue des processus. Participer à la mise en place d'infrastructures reproductibles via l'Infrastructure as Code. Déployer et administrer les composants MLOps nécessaires à l'industrialisation des modèles. Accompagner les équipes de développement dans la résolution des problématiques liées aux pipelines d'intégration et de déploiement. Contribuer à la standardisation des architectures IA (RAG, fine-tuning, agents, LLMOps). 4. Gouvernance, sécurité et conformitéGarantir la conformité des solutions avec les normes internes et réglementaires. Participer à la mise en œuvre des mécanismes de traçabilité et d'audit des systèmes IA. Contribuer aux dispositifs de sécurisation des modèles et des usages d'IA générative. Participer aux exercices de continuité et de reprise d'activité. Maintenir l'ensemble de la documentation technique et opérationnelle. Veiller à l'application des politiques de sécurité et de gestion des risques. 5. Optimisation et innovationSuivre et optimiser les coûts d'exploitation des plateformes Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration suite aux incidents et retours d'expérience. Participer aux études technologiques et aux expérimentations autour des nouvelles solutions IA. Contribuer à la construction de composants réutilisables et mutualisés. Assurer une veille permanente sur les pratiques MLOps, GenAI, LLMOps et observabilité. Compétences comportementales recherchéesForte culture de production et sens du service. Capacité à intervenir efficacement en situation critique. Rigueur et sens de l'organisation. Esprit analytique et aptitude à la résolution de problèmes complexes. Excellentes capacités de communication. Autonomie et proactivité. Goût pour l'amélioration continue. Capacité à collaborer avec des équipes multidisciplinaires. Curiosité technologique et culture DevOps/MLOps. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesIntelligence Artificielle & MLOpsExpérience significative sur des projets IA industrialisés. Connaissance des architectures RAG et des systèmes agentiques. Compréhension des problématiques liées aux LLM et à leur exploitation en production. Connaissance des pratiques LLMOps et MLOps. Gestion du cycle de vie des modèles et monitoring de performance. Cloud & InfrastructureExcellente maîtrise d'AWS : EKS Lambda EC2 CloudWatch IAM S3 Services IA managés Bonnes connaissances Kubernetes et conteneurisation Docker. DevOps & CI/CDGitLab CI GitHub Actions Terraform Infrastructure as Code Gestion des artefacts logiciels Gestion des secrets (Vault ou équivalent) Automatisation des déploiements Monitoring & ObservabilitéPrometheus Grafana CloudWatch APM Observabilité des applications IA Tracing distribué Monitoring des performances modèles Une connaissance des outils spécialisés tels que MLflow, LangFuse, LangSmith ou DeepEval constitue un atout. Sécurité & GouvernanceGestion des vulnérabilités. Sécurité Cloud. Gouvernance des modèles IA. Traçabilité et auditabilité. Connaissance des réglementations liées à l'IA et à la protection des données. DéveloppementPython avancé. APIs REST. Scripts d'automatisation. Connaissances SQL appréciées.

Notre client est une startup SaaS B2B française qui aide les équipes commerciales à prospecter plus efficacement grâce à une plateforme tout-en-un de sales intelligence. Le produit centralise la recherche de leads, l'enrichissement de données, l'engagement multicanal et la gestion du pipeline commercial. L'ambition : permettre aux sales d'arrêter de jongler entre plusieurs outils et de se concentrer sur la création d'opportunités. L'équipe tech entre aujourd'hui dans une phase clé : accélérer le delivery produit tout en assainissant l'existant. Dette technique, refacto, design system, legacy, process à simplifier, usage avancé de l'IA… les sujets sont nombreux, concrets, et à fort impact. C'est un environnement fait pour les profils qui aiment construire vite, coder proprement, prendre des sujets de A à Z et utiliser l'IA comme un vrai levier de productivité. 💼 Description du poste Votre mission 🚀 Rejoindre une équipe tech resserrée et contribuer directement à la construction d'un produit SaaS utilisé par des équipes sales, avec un double objectif : shippers des features utiles rapidement et renforcer la base technique sur le long terme. Vous interviendrez sur une stack moderne composée de TypeScript, Node.js, React, Next.js, PostgreSQL, Elasticsearch, Redis et AWS, dans un environnement en monorepo avec une approche Domain-Driven Development pragmatique. Ce que vous allez faire Livrer régulièrement de nouvelles features, avec une vraie culture du MVP et des cycles courts. Découper les sujets intelligemment pour aller vite sans dégrader la qualité. Contribuer à la réduction de la dette technique : refacto, librairies à mettre à jour, legacy à rationaliser. Participer à la consolidation du design system et à son meilleur alignement avec le code existant. Challenger les choix techniques et proposer des solutions simples, robustes et orientées impact. Utiliser l'IA au quotidien — notamment Claude — pour accélérer le développement, améliorer les prompts, générer du code et surtout challenger les outputs produits. Votre environnement Vous travaillerez avec une équipe produit composée notamment d'un designer, d'un CPO, de Product Managers et d'une équipe data. Les développeurs peuvent échanger directement avec le métier et contribuer au cadrage des sujets lorsque cela permet d'aller plus vite et mieux. Ici, l'enjeu n'est pas de sur-architecturer : il faut savoir prendre des décisions, livrer, apprendre, améliorer et garder un haut niveau d'exigence sur le code.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Directeur de programme Data / IA H/F à Paris, France. Contexte : Dans le cadre de la poursuite de la centralisation et la modernisation de leur SI, nous recherche un directeur de programme Data & IA pour le compte de notre client. Les missions attendues par le Directeur de programme Data / IA H/F : • Initialiser le programme : diagnostic du portefeuille, découpage, responsabilités, priorités, arbitrages et feuille de route pluriannuelle. • Piloter coûts, qualité, délais, risques, ressources, valeur, plannings, budgets, charges et dépendances interprojets. • Préparer les décisions et sécuriser les échéances Teradata (fin 2028), SAS (avril 2028) et Cloudera (juin 2027). • Appuyer les directeurs de projets internes sans se substituer à leurs responsabilités. • Éclairer les scénarios Cloud BLEU/Fabric, On Premise souverain, hybridation, convergence et réversibilité. • Garantir sécurité, conformité, souveraineté, indépendance numérique, standards ouverts et portabilité. • Tenir la cartographie consolidée des risques, organiser les revues de jalons et sécuriser le chemin critique. • Proposer et animer la comitologie stratégique, programme, opérationnelle et technique.

Vous rejoignez une communauté d'experts dédiée à la cybersécurité des données et des nouvelles technologies : Cloud, IA, Big Data, Blockchain…Dans un contexte de développement massif des usages de la Gen-IA, nous recherchons un Analyste Cybersécurité capable d'accompagner les équipes métiers et techniques dans la sécurisation de leurs projets et solutions. 🎯 Vos missionsVous interviendrez notamment sur : L'accompagnement sécurité des Centres de Compétences Gen-IA L'analyse de la sécurité des solutions et services Microsoft / Azure Les sujets Microsoft 365, Azure Cognitive Services, Copilot, Fabric, Power Platform, Azure ML La réalisation d'analyses de risques et l'identification des mesures de sécurité associées La production de dossiers de sécurité, security blueprints et recommandations d'architecture L'accompagnement des projets Gen-IA des Business Units et Service Units La définition et la déclinaison des exigences sécurité à partir des User Stories Les revues de sécurité du code et l'accompagnement des équipes de développement La contribution aux livrables d'architecture et de conception : HLD, LLD, DAT, DAH… Le reporting et le suivi des indicateurs sécurité

Dans le contexte de notre développement du centre de services, nous créons une nouvelle squad pour répondre au besoin d'un grand compte international leader du retail. Au sein d'une squad de 5 personnes, tes missions Accompagner les métiers : échanger directement avec eux pour comprendre leurs irritants, analyser leurs besoins et formaliser les règles métier. Concevoir et prototyper : transformer un besoin fonctionnel en prototype exploitable ou en agent IA autonome dans des délais très courts. Développer via l'IA (estimation à 70% de ton temps) : utiliser activement l'IA générative, l'orchestration multi-agents et des assistants de code pour produire et faire évoluer les applications. Manipuler et structurer la donnée : exploiter les flux de données (SQL/NoSQL) et suivre le cycle de vie des modèles/prompts (MLflow) pour garantir la qualité des résultats. Contribuer à l'industrialisation : poser les bases d'une architecture propre (Front/Back/Cloud GCP) pour passer du PoC à une solution intégrée et pérenne.

Dans le cadre du développement de solutions d'Intelligence Artificielle au sein d'un grand acteur bancaire, nous recherchons un Expert IA / Machine Learning disposant d'une forte expertise en développement Python et en Agentic Coding. Vous maîtrisez les principaux outils d'IA générative appliqués au développement (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT) et savez les utiliser pour accélérer significativement les cycles de développement, tout en garantissant la qualité, la robustesse et la maintenabilité du code produit. La mission se déroule dans un environnement international et anglophone : un niveau d'anglais professionnel est indispensable. MissionsVous interviendrez notamment sur les activités suivantes : Participation aux workshops avec les équipes IT, métiers et Data Scientists ; Développement et optimisation de modèles IA / Machine Learning répondant aux différents use cases métiers ; Intégration et déploiement des modèles en production via APIs et microservices ; Utilisation avancée de l'Agentic Coding pour accélérer le développement et automatiser certaines tâches ; Décomposition de problématiques complexes en instructions et prompts exploitables par les outils d'IA ; Revue, validation et optimisation du code généré par IA ; Mise en place de pipelines MLOps : entraînement, versioning, déploiement et monitoring ; Développement de tests automatisés et validation des modèles en matière de performance, robustesse et biais ; Documentation du code, des modèles, des APIs et des prompts réutilisables ; Optimisation des performances : latence, coûts et scalabilité ; Veille technologique et recommandations sur les nouvelles approches et technologies IA ; Diffusion des bonnes pratiques d'Agentic Coding auprès des équipes.

ContexteDans le cadre du développement et de l'industrialisation d'une plateforme de services IA, nous recherchons un Lead Developer Python spécialisé en IA Générative et systèmes agentiques. Vous interviendrez sur la conception, le développement et l'évolution d'agents IA, tout en assurant un rôle de référent technique auprès de l'équipe de développement. MissionsConcevoir, développer, maintenir et faire évoluer des agents IA Garantir leur couverture fonctionnelle, leur spécialisation et leur capacité à collaborer avec d'autres agents Définir et faire appliquer les bonnes pratiques de développement au sein de l'équipe Encadrer techniquement les développeurs et accompagner leur montée en compétences Piloter les phases de conception et de développement Intégrer les mécanismes de monitoring, reporting et évaluation de la qualité des agents Optimiser les performances, la scalabilité et les coûts de fonctionnement Gérer les problématiques de sécurité, d'ACL et d'authentification Garantir la stabilité et le passage à l'échelle de la plateforme en collaboration avec les équipes DevOps Contribuer à la disponibilité des services et au respect des SLA Collaborer avec les Solution Architects sur les évolutions de la plateforme Identifier et gérer les dépendances techniques avec les différentes parties prenantes Garantir la qualité et la cohérence des composants transverses Assurer une veille technologique sur les solutions d'IA générative et les technologies utilisées

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Data Engineer expérimenté Snowflake / Cloud H/F Description de la mission : Contexte Dans le cadre du développement de l'IA générative au sein de ses applications, l'organisation souhaite renforcer son chapitre Data / entrepôt de données afin de porter les évolutions de patterns liés à la plateforme Data Snowflake et de traiter les ingestions de données sur cette plateforme, qu'elles soient structurées ou non structurées. La mission s'inscrit dans la construction et l'industrialisation des fondations data des cas d'usage IA liés à la relation client, ainsi que dans la mise en place d'une plateforme de pilotage de la relation client. L'équipe couvre l'ensemble de la chaîne de valeur : collecte des données produites par la plateforme de centre de contacts et par les cas d'usage IA, structuration dans Snowflake, croisement avec les données du SI, et mise à disposition pour le pilotage du programme, le suivi de la qualité opérationnelle et l'amélioration des produits IA. Mission La mission consiste à concevoir, mettre en œuvre et industrialiser les modèles de données, pipelines d'ingestion et dispositifs de gouvernance nécessaires à l'exploitation des données d'interactions relation client dans Snowflake, en environnement Cloud, avec une forte composante qualité, pilotage et réutilisabilité. Le consultant interviendra également sur la conception de nouveaux patterns techniques liés à l'ingestion, la manipulation et la restitution de données, ainsi que sur l'accompagnement des équipes IT et métier dans le déploiement et la prise en main de la plateforme Data. Principales responsabilités Définir le modèle de données cible « relation client IA » dans Snowflake : schémas, bases, conventions et dictionnaire de données, en cohérence avec le modèle de reporting existant de la plateforme de centre de contacts Construire les déversements Amazon Connect vers Snowflake et les pipelines d'ingestion associés Compléter le modèle CTR natif avec les attributs des cas d'usage IA absents du modèle standard : résumé d'appel généré et modifié, motif retenu, latence, retours utilisateurs, puis indicateurs voicebot et chatbot selon la trajectoire produit Mettre en place les contrôles qualité, la supervision et les mécanismes de reprise des pipelines Croiser les données d'interactions avec les données des plateformes d'IA et des applications du SI afin de construire une vision consolidée relation client multi-produits Mettre en place la plateforme de pilotage de la relation client avec indicateurs de qualité et de quantité des interactions, en pilotage à chaud et à froid Intégrer les données issues des transcriptions et alimenter mensuellement les instances de pilotage du programme Définir les contrats d'interface avec les producteurs de données et les règles de gouvernance et de conformité, notamment sur les durées de conservation et les finalités analytiques Intégrer au modèle les futurs cas d'usage dès leur conception, notamment assistants conseillers, voicebot et chatbot Contribuer au cadrage des nouveaux besoins techniques liés à la plateforme Snowflake Participer à l'évolution de la plateforme Data sur les volets gouvernance, contrôles et automatisation Participer aux choix technologiques de l'offre à mettre en place Analyser les documents d'architecture des assets à faire évoluer et définir les nouveaux patterns d'architecture fonctionnelle, applicative et technique Documenter les patterns retenus à un niveau de détail suffisant pour leur réutilisation Accompagner les équipes dans la prise en main de la plateforme Data Environnement technique Data platform : Snowflake, DBT Langages : SQL, Python, Shell Cloud : AWS, Terraform Contact center : Amazon Connect Orchestration / notebooks / MLOps : Airflow, MLflow, Jupyter Conteneurs / plateforme : Kubernetes, EKS CI/CD et outillage : GitLab, Artifactory, SonarQube Architecture : architectures Data, architectures de flux, ingestion de données structurées et non structurées Sécurité et conformité : sensibilité aux problématiques de sécurité et normes associées Livrables attendus Modèle de données cible documenté avec dictionnaire Pipelines en production, supervisés et documentés, avec jeux de contrôle qualité Vision consolidée des données d'interactions exploitable dans Snowflake Plateforme de pilotage de la relation client alimentée avec indicateurs de qualité et de quantité, vues à chaud et à froid, et socle de KPIs mensuel pour les instances de pilotage Contrats d'interface et règles de gouvernance des données IA Profil recherché Expérience Profil expérimenté en Data Engineering sur plateforme Snowflake / Cloud Expérience avérée sur une plateforme Snowflake Capacité à travailler dans un contexte multi-site, multi-entité et international Compétences techniques Expertise Snowflake Maîtrise de SQL, Python et Shell Maîtrise de DBT Bonne connaissance des architectures Data et de leur écosystème Bonne maîtrise des architectures et services Cloud, avec AWS en priorité Connaissance de Terraform Maîtrise des architectures de flux Connaissance de Kubernetes / EKS Connaissance d'Airflow, MLflow et Jupyter Connaissance des chaînes CI/CD : GitLab, Artifactory, SonarQube Sensibilité aux problématiques de qualité de données, de gouvernance, de sécurité et de conformité Compétences personnelles Capacité à mobiliser, fédérer et créer une vision commune Bonne communication écrite et orale Langues Anglais lu et parlé de manière professionnelle Compétences / Qualités indispensables : Snowflake, SQL et Python, AWS / Cloud, Modélisation de données, Pipelines d'ingestion data, Qualité et gouvernance des données Informations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine