Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

INGENIEUR SUPPORT TECHNICO-FONCTIONNEL IA / LLM Démarrage : ASAP Durée : 3 Ans Localisation : Ile de France (Proche Paris) Télétravail : 50% Mission : Support et stabilité des applications Être le principal interlocuteur pour les incidents et les questions fonctionnelles liés aux applications. Surveiller et maintenir le bon fonctionnement des applications à l'aide de Dynatrace, Grafana, Prometheus, etc. Garantir une disponibilité maximale et une productivité optimale pour les utilisateurs. Gérer les demandes des utilisateurs (accès, intégration, résolution d'incidents) conformément aux processus ITIL. Rédiger et mettre à jour la documentation. Gérer la communication avec les parties prenantes (informations, nouvelles/suppressions de fonctionnalités, incidents, etc.). Collaborer avec le Product Owner et les équipes de développement pour assurer une intégration fluide. Piloter les activités de gouvernance entre les équipes techniques et métiers. Spécialisation Support IA/LLM Expérience en IA/LLM. Prise en charge du déploiement et de l'intégration des modèles d'IA/ML via des pipelines MLOps. Dépannage des composants et interfaces applicatifs pilotés par l'IA. Collecte et analyse des retours utilisateurs, notamment sur les fonctionnalités IA/LLM. Surveillance des performances des modèles d'IA et des indicateurs d'expérience utilisateur.

Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un(e) Ingénieur référent IA H/F pour intervenir chez un de nos clients. Contexte : Dans le cadre de projets innovants autour de l'intelligence artificielle, vous participez à l'intégration et au déploiement de solutions d'IA générative au sein d'environnements techniques critiques et à forte volumétrie. Vous interviendrez sur des sujets mêlant IA, observabilité, automatisation et exploitation des infrastructures, avec un fort enjeu d'innovation et d'industrialisation. Votre mission : Au sein d'une équipe projet, vous serez en charge de : - Intégrer et déployer des solutions d'IA générative dans les environnements techniques existants - Développer les connecteurs nécessaires entre les modèles d'IA et les outils métiers ou de supervision - Concevoir des solutions RAG (Retrieval-Augmented Generation) basées sur la documentation et les bases de connaissances existantes - Développer des assistants et copilotes destinés à accompagner les équipes d'exploitation - Exploiter les données d'observabilité afin d'améliorer la détection d'anomalies et l'analyse opérationnelle - Réaliser des POC, identifier de nouveaux cas d'usage et accompagner les équipes dans l'adoption des technologies IA

Rôle principal Industrialiser les modèles d’intelligence artificielle sur le cluster Kubernetes, structurer les pipelines d’entraînement et d’inférence, et accompagner les équipes Data Scientists et métiers dans leurs projets IA. Missions Concevoir et mettre en place des pipelines MLOps / LLMOps (CI/CD IA) robustes et automatisés. Gérer les workflows d’entraînement des modèles IA. Optimiser l’utilisation des GPU via batching, mixed precision, et parallélisation multi-GPU. Déployer des API d’inférence performantes et scalables. Mettre en place et gérer un registre (registry) des modèles IA. Assurer la gestion des versions des datasets et des modèles. Effectuer une veille technologique constante sur les outils et méthodes IA. Apporter un support technique aux équipes R&D. Réaliser des benchmarks de performance des modèles et des pipelines. Compétences clés MLOps / LLMOps : Expérience dans la mise en place et la gestion de pipelines MLOps, maîtrise des outils tels que MLflow, Weights & Biases, Kubeflow, Argo Workflows, GitLab CI, GitHub Actions, vLLM. Intelligence Artificielle : Expertise en IA générative, deep learning, utilisation des frameworks Hugging Face. Optimisation GPU : Maîtrise de CUDA, techniques de batching, mixed precision, multi-GPU. Langages de script : Python, Bash. DevOps : Intégration et automatisation avec Kubernetes, Docker, gestion des déploiements automatisés.

Nous recherchons un(e) Ingénieur(e) en Intelligence Artificielle / IA Scientist passionné(e) par les problématiques d’IA avancée et capable de concevoir des solutions robustes, innovantes et industrialisées. Vous rejoindrez une équipe intervenant sur des sujets à forte valeur ajoutée mêlant IA générative, vision par ordinateur, séries temporelles et architectures intelligentes complexes, avec une forte dimension recherche appliquée et production. Vos missions : 🎯 Vous intervenez sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions d’intelligence artificielle à forte valeur ajoutée. Vous participez à l’ensemble du cycle de vie des modèles IA : Exploration et compréhension des données, Conception d’architectures, Entraînement et optimisation des modèles, Évaluation et validation, Déploiement, Monitoring des performances en production. Vous serez amené(e) à travailler sur des problématiques variées couvrant notamment : Le traitement de séries temporelles, La vision par ordinateur, Les systèmes d’IA générative, Des architectures hybrides combinant modèles IA, outils métier et flux décisionnels complexes. Compétences Techniques : ⚙️ Solides compétences en Data Science, Machine Learning et Deep Learning, avec une capacité à concevoir, entraîner, évaluer et industrialiser des modèles IA en environnement réel. Bonne maîtrise des fondamentaux du Machine Learning (optimisation, biais/variance, généralisation, régularisation, validation croisée, métriques, robustesse et explicabilité). Bonne compréhension des architectures modernes (Transformers, attention, modèles séquentiels, multimodaux et architectures hybrides). Maîtrise des approches de representation learning (self-supervised, contrastive learning, transfer learning, fine-tuning, distillation, retrieval-based systems). Bonne compréhension des enjeux liés aux données (qualité, bruit, déséquilibre, data drift, domain adaptation). Capacité à concevoir des protocoles d’évaluation robustes et adaptés aux contraintes de production. Compréhension des systèmes avancés d’IA générative et agentique (multi-agents, tool calling, orchestration, grounding, alignement, hallucinations, sécurité). Forte appétence pour la recherche et l’innovation en intelligence artificielle, notamment sur les modèles génératifs et multimodaux. Compétences transverses : 🌐 Contribution aux choix techniques, aux décisions d’architecture et à la définition des standards IA/Data de l’entreprise. Interaction régulière avec les équipes métier, produit, data et infrastructure. Capacité à traduire un besoin métier complexe en solution IA pertinente et industrialisable. Esprit analytique permettant d’évaluer et challenger différentes approches algorithmiques et architectures neuronales. Capacité à proposer des solutions argumentées en tenant compte des contraintes de performance, coût, maintenabilité et scalabilité. Capacité à structurer des problématiques complexes en étapes claires et priorisées. Leadership technique, autonomie et sens du travail en équipe. Veille active sur les avancées en intelligence artificielle.

Contexte L’équipe DevOps fournit le support et assure les livraisons projets autour de la plateforme DevOps, incluant la gestion du code source et du déploiement des applications, l’intégration continue (CI), le déploiement continu (CD), la qualité du code ainsi que les fonctionnalités IA liées au DevSecOps. Missions Mettre en place la nouvelle génération de services digitaux DevOps Concevoir et développer des pipelines CI/CD intelligents Mettre en œuvre l’Infrastructure as Code (IaC) Définir l’observabilité et le monitoring des pipelines Déployer les manifests et configurations Kubernetes via Argo CD, Flux CD ou Jenkins X Produire des runbooks, schémas d’architecture et guides pratiques ("how-to") Animer des ateliers et sessions de formation sur les bonnes pratiques DevOps et MLOps Gérer les incidents

Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Ingénieur IA R&D pour intervenir chez l’un de nos clients grands comptes du secteur bancaire. 💻🤖 Vous intégrerez une équipe Innovation au cœur des enjeux de transformation autour de l’IA générative, avec pour objectif de concevoir et prototyper des outils agentiques à destination des équipes Compliance et Legal. Cette mission s’inscrit dans une démarche R&D à forte valeur ajoutée, avec un véritable enjeu d’industrialisation des POC validés. 🚀 Voici un aperçu détaillé de vos missions 🎯 : Concevoir et développer des prototypes d’outils IA basés sur des architectures LLM et systèmes agentiques Participer à la définition et à la construction des use cases métiers avec les équipes Compliance et Legal Développer des POC robustes et industrialisables dans les standards de développement du Groupe Implémenter des architectures RAG, embeddings et mécanismes d’évaluation de modèles Concevoir des workflows agentiques intelligents et automatisés Participer aux choix d’architecture et aux orientations techniques IA Intégrer les enjeux de gouvernance, sécurité et conformité liés à l’IA Collaborer étroitement avec les équipes métier, innovation et développement Contribuer à la veille technologique autour des LLM, frameworks agentiques et IA générative

Le poste Dans le cadre du développement d’une équipe internationale spécialisée dans les technologies d’IA générative, nous recherchons un Ingénieur Python expérimenté pour contribuer à l’industrialisation et à l’optimisation de systèmes basés sur les LLM. Vous travaillerez en collaboration étroite avec des équipes Data et IA basées à Shanghai dans un environnement innovant, technique et orienté performance. Vos missions Collaborer avec les équipes Data Science et ML Engineering Industrialiser et mettre en production des expérimentations IA Transformer des POC en solutions robustes et exploitables Concevoir des architectures scalables, fiables et résilientes Participer au développement d’applications backend et frontend Contribuer à l’amélioration continue des performances des systèmes IA Participer à la maintenance et à l’évolution des plateformes techniques Évoluer dans un contexte international et distribué Environnement technique Python FastAPI / Django Architectures microservices Systèmes distribués APIs backend Frontend découplé IA générative / LLM Prompt engineering RAG (plus)

Dans le cadre du développement de nos activités Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Ingénieur Data / IA afin de participer à la conception, au développement et à l’industrialisation de solutions data innovantes. Missions principales Développer et maintenir des pipelines de traitement de données Participer à la conception et à l’industrialisation des solutions Data & IA Concevoir et optimiser les flux d’ingestion, transformation et exploitation des données Collaborer avec les équipes Data, métiers et techniques sur les projets IA Développer et déployer des modèles de Machine Learning et d’IA générative Mettre en place les bonnes pratiques de qualité, monitoring et automatisation Participer à l’amélioration continue des plateformes Data Industrialiser les traitements et automatiser les workflows Assurer la fiabilité, la performance et la sécurité des traitements de données Contribuer à la documentation et au partage des bonnes pratiques Participer aux phases de tests, validation et mise en production Environnement technique Plateformes Data Cloud Pipelines ETL / ELT Outils d’orchestration & automatisation Environnements IA & Machine Learning Architecture Data moderne & scalable Méthodologies Agile & DevOps

Dans le cadre du développement de la plateforme d’IA dédiée aux opérations IT, nous recherchons un(e) Ingénieur IA & Plateforme pour contribuer à la conception, l’industrialisation et l’exploitation de solutions d’Agentic AI intégrées au SI. Vous rejoindrez une équipe à la croisée de l’IA, du développement backend, du DevOps et des opérations, avec pour objectif d’automatiser l’investigation et la résolution d’incidents grâce aux technologies LLM et aux architectures multi-agents. Vos principales missions : Concevoir et développer des agents IA et workflows multi-agents Mettre en œuvre des solutions RAG exploitant les bases de connaissances Intégrer les agents avec les outils du SI (ServiceNow, Splunk, Grafana, etc.) Développer et maintenir les services backend en Python Concevoir et exposer des API REST Industrialiser les déploiements via GitLab CI/CD Déployer et exploiter les applications sur Kubernetes Mettre en place les outils d’observabilité et de monitoring Participer au RUN, au support avancé et à l'amélioration continue de la plateforme.

Contexte : Les missions attendues par le LLMOps / DevOps Engineer (H/F) : Contexte de la mission 3 jours de télétravail / 2 jours de présentiel à Lyon Dans le cadre de l’industrialisation de ses solutions d’Intelligence Artificielle (chatbots RAG, automatisation et traitement de mails, services LLM), notre client recherche un Ingénieur DevOps IA capable de déployer, exploiter et optimiser des plateformes IA à l’échelle sur AWS. Le poste comporte une forte dimension d’optimisation des coûts d’inférence et d’infrastructure, avec un rôle clé dans la mise en œuvre des bonnes pratiques FinOps appliquées aux usages IA. Vos missions Industrialisation et exploitation des plateformes IA Déployer, maintenir et faire évoluer les workloads IA sur AWS et Kubernetes (EKS). Automatiser les déploiements via les pipelines CI/CD et les outils d’Infrastructure as Code. Garantir la disponibilité, la performance et la scalabilité des services IA en production. Gestion des services IA Administrer et intégrer les services managés AWS dédiés à l’IA (Amazon Bedrock, endpoints d’inférence, bases vectorielles, services associés). Accompagner les équipes de développement dans l’intégration des modèles LLM et des architectures RAG. Observabilité et performance Mettre en place les indicateurs de suivi des usages IA : latence, taux d’erreur, consommation de tokens, qualité de service. Construire les dashboards et alertes nécessaires au pilotage opérationnel des plateformes. FinOps et maîtrise des coûts Suivre et analyser les coûts liés aux modèles, à l’inférence et aux infrastructures. Définir des mécanismes d’alerting budgétaire et de reporting. Proposer des optimisations techniques et économiques : choix des modèles, stratégies de cache, dimensionnement des infrastructures, arbitrages coût/performance. Sécurité et gouvernance Garantir la sécurisation des plateformes et des accès (IAM, gestion des secrets, réseau privé, gouvernance des modèles). Veiller au respect des bonnes pratiques de sécurité et de conformité.

Le ou la Data Ingénieur·e IA conçoit, met en place et opère les pipelines de données qui alimentent les cas d’usage d’intelligence artificielle (machine learning, LLM, analytics avancée). Le poste vise à garantir la disponibilité, la qualité, la traçabilité et la performance des données de bout en bout, depuis les sources (SI, APIs, fichiers, logs) jusqu’aux environnements d’entraînement et de production. En lien étroit avec les équipes Data Science, Produit, DevOps et Sécurité, la personne contribue à industrialiser les flux et à fiabiliser l’écosystème data. Livrables Pipelines de données documentés et automatisés, avec contrôles de qualité (validation, déduplication, gestion des valeurs manquantes) et mécanismes de reprise sur incident. Jeux de données prêts pour l’IA (datasets d’entraînement/validation, tables de features, embeddings si nécessaire) et interfaces d’accès stables pour les équipes consommatrices. Tableaux de bord de supervision (fraîcheur, volumes, erreurs, coûts), documentation opérationnelle (runbooks) et contribution aux standards (naming, conventions, modèles) de la plateforme.

Ingénieur Data Senior – Spécialiste Graphes Lieu : Paris, France (hybride - télétravail flexible) Contrat : Contrat renouvelable de 12 mois Date de début : Dès que possible À propos de l’entreprise Notre client est une institution financière mondiale de premier plan, opérant à l’avant-garde des marchés de capitaux, de la banque d’investissement et des services financiers. Axée sur l’innovation, l’organisation investit massivement dans des plateformes de données avancées et des solutions basées sur l’IA pour transformer le fonctionnement des systèmes financiers complexes. Vous rejoindrez une équipe d’innovation à fort impact travaillant sur des initiatives d’IA de pointe dans un environnement réglementé à l’échelle de l’entreprise, où les données, la performance et la fiabilité sont essentielles. Présentation du rôle Nous accompagnons une équipe Innovation qui développe des agents pilotés par l’IA de nouvelle génération. Ce poste est centré sur la conception et le déploiement de systèmes de données basés sur des graphes, servant de fondation à une plateforme avancée d’IA agentique. Une solide expertise en bases de données graphes est indispensable. Responsabilités principales Concevoir, développer et optimiser des structures de connaissances basées sur des graphes Développer et maintenir des pipelines de données scalables alimentant des moteurs de graphes en temps réel Collaborer avec les ingénieurs IA pour soutenir des agents contextuels et orientés relations Contribuer aux décisions d’architecture dans un environnement réglementé à fort enjeu Compétences requises Solide expérience en data engineering (Python, pipelines, modélisation de données) Expertise pratique approfondie des bases de données graphes (Memgraph, LightGraph ou équivalent) Expérience avec des écosystèmes de données complexes (APIs, streaming, sources type CMDB) Atouts Expérience avec les pipelines LLM, RAG ou frameworks agentiques Anglais écrit et oral obligatoire Français apprécié (non indispensable)

Dans le cadre d’un besoin client, nous avons l'opportunité d'accueillir un nouveau membre au sein de notre Tribu Data. Contexte de la mission : Notre client recherche un(e) Lead Automation pour intégrer un laboratoire dédié à l'innovation IA au sein d'un groupe bancaire international multi-entités. Votre mission consistera à 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 est de fournir des aides intelligentes à la production, de faciliter la supervision, l’automatisation et la résolution proactive d’incidents dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation. Descriptif de la mission : Les missions sont : 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 (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 et 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