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Dans le cadre de la modernisation de son architecture d'intelligence artificielle, le client fait évoluer ses capacités de classification d'images et de détection de défauts. Le projet vise à maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques tout en étendant les fonctionnalités aux images microscopiques issues de l'inspection automatique en ligne. La mission contribue également à l'intégration des modèles d'IA dans l'architecture applicative et à leur déploiement automatisé. Missions : - Développer les moteurs d'apprentissage basés sur l'intelligence artificielle - Optimiser les moteurs d'inférence - Refonte des modèles existants pour améliorer leurs performances - Améliorer l'évolutivité des modèles d'intelligence artificielle - Accompagner l'intégration des modèles dans l'architecture de l'application - Maintenir les capacités de traitement des images électro-optiques - Étendre les fonctionnalités de traitement aux images microscopiques - Contribuer à l'optimisation du moteur d'inférence - Participer à la mise en place de fonctionnalités de déploiement automatisé Profil attendu : Data Scientist disposant d'au moins 2 ans d'expérience en développement et optimisation de modèles d'intelligence artificielle. Une expérience avec Python, PyTorch et scikit-learn est attendue, ainsi qu'une connaissance de DistributedDataParallel. La capacité à intégrer et optimiser des modèles d'IA au sein d'une architecture applicative est requise.

Notre client est un grand acteur public du secteur de l'infrastructure de transport ferroviaire. Au sein d'une équipe de 5 personnes. Le périmètre couvre la fiabilisation de la donnée métier, la production d'indicateurs et de reportings, ainsi que des développements techniques internes à la section. Fiabilisation et mise en qualité de la donnée métier Analyse de la cohérence et de la complétude des données du SI Identification et correction des anomalies Mise en place et suivi des règles de qualité Production de reportings et d'indicateurs de suivi Conception et mise à jour de tableaux de bord (Excel avancé) Génération de flux de données vers les outils de visualisation partenaires Développements techniques internes à la section Scripts Python pour l'automatisation et le traitement de données Requêtes SQL sur la base de données du progiciel Macros VBA / Excel pour les besoins de reporting Paramétrages et petits développements Java/Groovy sur le progiciel métier Participation à la gouvernance de la donnée Mesure du poids et de la criticité de chaque domaine de données Priorisation selon l'impact sur la surveillance et la maintenance des ouvrages Contribution aux projets IA à venir (dès 2027)

Pour notre client, un grand groupe international du secteur de la certification et du TIC, nous recherchons un Data Platform Engineer AWS qui rejoindra l'équipe Architecture & Delivery de sa DSI (environ 10 personnes) à La Défense. Le client industrialise sa plateforme Data & IA sur AWS, avec Amazon SageMaker Unified Studio comme socle. Vous en serez le référent technique : vous accompagnez les équipes projets dans l'adoption, l'utilisation et l'industrialisation des services de la plateforme, et vous garantissez le respect des standards d'architecture, de gouvernance et de sécurité. Vous travaillez en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Data Science, Business Intelligence, Architecture, Sécurité et les équipes métiers. Support aux projets Data & IA : Accompagner les projets dans leur intégration à la plateforme Data AWS Intervenir dans les phases de cadrage et de conception des solutions Data & IA Conseiller les équipes sur les bonnes pratiques AWS et SageMaker Unified Studio Identifier les architectures les plus adaptées aux besoins métiers Assister les équipes projets dans la résolution des problématiques techniques liées aux données Contribuer à la mise en oeuvre de nouveaux cas d'usage analytiques, décisionnels et IA Gestion et évolution de la plateforme : Administrer et maintenir les environnements SageMaker Unified Studio Assurer la disponibilité, la performance et la fiabilité des services Participer à l'évolution de l'architecture selon les nouveaux besoins Contribuer à l'introduction de nouveaux services AWS et de nouvelles capacités Data & AI Suivre la consommation des services et proposer des optimisations techniques Gouvernance et partage des données : Accompagner les équipes dans la publication et la consommation des actifs de données Participer à la mise en oeuvre des règles de gouvernance et de qualité des données Veiller au respect des standards de sécurité et des politiques d'accès Faciliter le partage et la valorisation des données entre les entités Support opérationnel et expertise : Assurer le support de niveau expert sur les composants de la plateforme Analyser les incidents et proposer les actions correctives Accompagner les utilisateurs dans la prise en main des services Produire et maintenir la documentation technique et les guides de bonnes pratiques Animer des ateliers techniques avec les équipes projets et les parties prenantes

🚀 Qui sommes-nous ? Finaxys est un cabinet de conseil spécialisé dans les secteurs Banque, Finance et Assurance. Depuis plus de 15 ans, nous intervenons auprès des plus grandes institutions telles que BNP Paribas, Crédit Agricole, Société Générale, AXA, Malakoff Humanis, etc. en proposant des solutions technologiques innovantes (IA, Machine Learning, Data, Cloud, DevSecOps, etc.). Notre mission ? Accompagner nos clients dans leur transformation digitale et répondre aux défis IT les plus complexes grâce à l'expertise de nos équipes. 🎯 Votre mission : En tant que PMO, vous rejoindrez les équipes techniques de nos clients grands comptes pour : Consolider la roadmap de transformation stratégique Contribuer à la préparation des comités de suivi des programmes stratégiques Produire le reporting nécessaire au pilotage des directions concernées et à l'élaboration des dashboards Suivre et actualiser le budget ainsi que les moyens alloués au regard des prévisions (consommés, reste à faire, planning) Rédiger les comptes-rendus et les plans d'actions Maintenir les processus pour s'assurer que la documentation, les rapports et les plans de gestion de projet sont pertinents, exacts et complets Coordonner les parties prenantes IT, Business, Ops en interne et en externe Environnement technique : Clarity, Excel

Depuis 35 ans, nous concevons des logiciels qui repoussent les frontières de l'innovation, toujours en avance de près d'une décennie ⚡. Nos solutions ne se contentent pas d'accompagner nos clients : elles transforment leur façon d'analyser les risques et de lutter contre la fraude en exploitant les données à leur plein potentiel. Notre intelligence artificielle dédiée à la détection de fraudes est un véritable game changer : elle traite en temps réel 90 % des flux bancaires français, identifie les anomalies et agit instantanément pour bloquer toute activité suspecte. 🚨 En tant que leader sur notre marché 🥇, nous devons notre succès à une Team R&D d'exception, composée de développeurs passionnés, de chercheurs chevronnés et de doctorants. Ensemble, nous concevons des outils exclusifs qui permettent à nos clients, parmi les plus grandes banques européennes, de valoriser le Big Data comme jamais auparavant. Notre fleuron ? Amadea, une plateforme de Data Science ultra-performante, véritable référence pour relever les défis les plus complexes de l'IA et du traitement de données à grande échelle. 😎 Envie de relever des challenges techniques et de contribuer à des projets qui ont un impact réel ? Rejoignez-nous et façonnez l'avenir de l'IA avec nous ! 🌟 Nous cherchons notre futur.e Ingénieur Delivery & Paramétrage – Intégration Client H/F pour renforcer notre équipe Delivery ! En tant que chef de projet IT/solution engineer au service des équipes lutte contre la fraude tu auras les missions suivantes: Compréhension de l'architecture de notre outil : Acquérir une connaissance approfondie de notre solution et de ses spécificités techniques. Analyse des besoins clients : Collaborer avec les clients pour comprendre leurs besoins et rédiger des analyses fonctionnelles adaptées. Paramétrage et recette : Paramétrer la solution en fonction des demandes clients, assurer la recette unitaire et accompagner les clients dans la recette de leurs projets. Suivi des interventions : Gérer le suivi des interventions effectuées pour nos clients, en veillant à la qualité du paramétrage et des livraisons. Projets internes : Contribuer à l'amélioration continue des processus et des outils utilisés en interne.

Envie d'un nouveau challenge dans un environnement Data, IA & Cybersécurité ? CELAD vous attend ! 🚀 Nous recherchons un Expert Cybersécurité IA & Azure (H/F) pour rejoindre les équipes Data & Analytics d'un grand groupe international. Votre rôle sera de garantir la sécurité des services et plateformes d'Intelligence Artificielle, tout en contribuant à la définition et à la mise en œuvre de la stratégie cybersécurité sur ce périmètre. 🎯 Vos missions Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de sécurité des solutions Data & IA : Sécurisation des projets Accompagner les équipes dans l'intégration de la sécurité dès la conception des projets. Conseiller les Security Officers sur les sujets liés à la Data & à l'IA. Identifier les risques cybersécurité liés aux usages et architectures IA. Opérations de sécurité Assurer le suivi de la conformité et piloter les plans de remédiation et d'amélioration. Produire les reportings sécurité et assurer le suivi des actions. Sensibiliser et former les parties prenantes aux bonnes pratiques de cybersécurité. Participer à la gestion des incidents de cybersécurité et contribuer à la résolution des incidents majeurs ou situations de crise. Amélioration continue Définir et faire évoluer les standards et règles de sécurité. Mettre en place et promouvoir les security baselines adaptées aux environnements Data & IA. Contribuer à l'amélioration continue du niveau de sécurité des plateformes et services IA. 🛠️ Environnement technique Impératif : Expertise en cybersécurité Bonne connaissance des technologies IA : usages, architectures, risques, Microsoft Copilot, IA agentique Bonne maîtrise de l'environnement Microsoft Azure Expérience des services Azure PaaS et IaaS Connaissance des problématiques de sécurité des plateformes et services IA Également apprécié : Data & Analytics Cloud Security Security by Design Risk Management / Compliance Gestion des incidents de sécurité Sensibilisation / formation des équipes Définition de standards et security baselines

Au sein d'une équipe spécialisée en Data et Intelligence Artificielle, vous intervenez sur des problématiques à forte dimension technique autour de la gestion de données, de l'Information Retrieval et de l'IA générative. Votre mission consiste à concevoir et industrialiser les pipelines permettant de collecter, transformer, indexer et rechercher de grands volumes de données, afin d'alimenter des applications basées sur les LLM et les architectures RAG. Vous serez également impliqué dans les choix d'architecture, l'amélioration de la pertinence des recherches et l'industrialisation des solutions en production. Vos principales missions Data Engineering & Indexation Concevoir et industrialiser des pipelines d'ingestion de données provenant de sources hétérogènes. Mettre en œuvre les traitements de parsing, nettoyage, normalisation et chunking. Concevoir et maintenir des systèmes d'indexation à grande échelle. Mettre en œuvre des bases vectorielles et des embeddings. Garantir la qualité, la fraîcheur, la traçabilité et la scalabilité des données et des index. Retrieval & RAG Concevoir des stratégies de recherche sémantique et hybride. Combiner recherche lexicale (BM25), embeddings, filtrage et reranking. Mettre en place des indicateurs de pertinence : Recall, Precision, nDCG, MRR. Optimiser les mécanismes de Retrieval alimentant les LLM et architectures RAG. Travailler sur la gestion du contexte, la déduplication et la qualité des résultats. Architecture & qualité Participer aux choix techniques et à l'évolution de la stack Data/IA. Mettre en place les bonnes pratiques de développement : Clean Code, SOLID, tests automatisés. Assurer l'observabilité des pipelines et des services. Contribuer à la sécurité et à la conformité des données. Accompagner techniquement les équipes et partager les bonnes pratiques. Environnement technique Indispensable : Python 3.11+ Data Engineering / Information Retrieval Embeddings / NLP Recherche sémantique et hybride RAG / LLM Bases vectorielles : Qdrant, Weaviate, pgvector, OpenSearch PostgreSQL Tests avec Pytest Environnement apprécié : LangChain OpenAI, Mistral, Amazon Bedrock BM25 / reranking Kafka Redis Airflow / Spark Docker / Kubernetes CI/CD Go ou Java

Intégré à l'équipe plateforme, vous interviendrez sur le développement, la qualification et la mise en production d'agents IA orchestrés sous LangGraph. Vos principales missions : Concevoir et développer des agents autonomes en Python avec LangGraph (StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop, intégration LLM, prebuilt tools). Intégrer les agents avec des composants RAG, des bases de connaissances internes et des sources opérationnelles via API. Optimiser les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (function calling, tool use, plan-and-execute). Mettre en place et enrichir les suites d'évaluation (datasets d'évaluation, monitoring comportemental, détection de dérive et d'hallucinations) sous LangSmith. Industrialiser les agents : versioning, conteneurisation, intégration CI/CD et conformité aux standards de la plateforme. Documenter les agents et contribuer à la matrice de risques ainsi qu'aux runbooks d'exploitation. Vous travaillerez en étroite collaboration avec l'Architecte plateforme, l'Ingénieur Plateforme / SRE, le Data Engineer, le Data Scientist ainsi qu'avec le Product Owner et les référents métiers, dans un cadre Agile Scrum (sprints de 2 semaines). Environnement technique : Python (LangGraph, LangChain, Pydantic) LangGraph : StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop RAG : vector retrieval, chunking, re-ranking, hybrid retrieval Function calling / Tool use / Plan-and-execute LangSmith / OpenTelemetry GitLab CI/CD / Docker OAuth / mTLS / Gestion des secrets Un plus : Kubernetes, API Management, Neo4j / TigerGraph, MCP (Model Context Protocol)

📍 Marseille (13) · Hybride, 2 jours par semaine sur site · Démarrage octobre 2026 · CDI Qui sommes-nous ? Visian Azur, filiale du Groupe Neurones, est un cabinet de conseil spécialisé en Data et Intelligence Artificielle, implanté à Marseille. Nous accompagnons de grands comptes de la région sur leurs projets data les plus ambitieux. Vos missions Vous concevrez et intégrerez deux modules spécialisés au sein d'un framework agentique de recherche et d'expérimentation en Machine Learning. Module Event Forecasting : intégrer des événements externes dans des prévisions de séries temporelles. Découvrir et représenter les événements, modéliser leur probabilité, date, durée, intensité, direction, incertitude et impact Construire des scénarios (sans événement, central, optimiste, pessimiste, stress) à partir de méthodes statistiques, ML et Deep Learning Garantir l'absence de fuite temporelle en tenant compte strictement de la date de publication des données Valider les résultats par des tests placebo, des backtests événementiels et une comparaison à un modèle de référence sans événements Module IoT et détection de pannes : maintenance prédictive sur les données capteurs de sites industriels connectés. Détecter précocement les anomalies et les signaux précurseurs de panne Estimer la probabilité de panne et la durée de vie utile restante (RUL) Traiter des séries temporelles multivariées réelles : données manquantes, bruit, changements de régime Mobiliser des approches supervisées, non supervisées, de détection d'anomalies et d'analyse de survie Assurer la généralisation à de nouveaux équipements et produire des alertes explicables et hiérarchisées Transverse Définir les protocoles expérimentaux, jeux de tests et modèles de référence Produire un code versionné, testé et documenté, avec guide de prise en main Présenter régulièrement les résultats et assurer le transfert de connaissances aux équipes internes

Nous recherchons un Architecte IA/MLOps H/F qui conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Il/Elle intervient de la faisabilité technique au passage à l'échelle, en lien étroit avec la DSMC (valeur métier) et dans le respect des cadres Groupe (Design Authority IA, sécurité, conformité). Missions principales Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle

Dans le cadre du renforcement de ses capacités d'analyse et de pilotage cyber, un acteur majeur bancaire recherche un ingénieur data orienté cybersécurité pour accompagner la collecte, la valorisation et l'exploitation des données de sécurité à l'échelle du Groupe. Vous intégrerez une équipe experte chargée de construire les outils de pilotage cyber et de fournir des indicateurs stratégiques aux équipes opérationnelles, aux managers et aux responsables de la sécurité des systèmes d'information. Cette mission offre l'opportunité de contribuer à des projets à forte visibilité mêlant Data Engineering, Business Intelligence et Intelligence Artificielle appliquée à la cybersécurité. Vos missions Concevoir et maintenir les processus d'ingestion des données issues des différents outils cybersécurité. Collecter, transformer et corréler des données provenant de multiples sources. Produire et faire évoluer les tableaux de bord Power BI destinés aux équipes opérationnelles, managériales et de gouvernance. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données exploitées. Développer des scripts d'automatisation pour faciliter les contrôles et le traitement des données. Participer à la création de cas d'usage innovants s'appuyant sur l'IA afin de détecter des opportunités d'amélioration de la posture cyber. Collaborer avec les équipes cybersécurité, infrastructure et data pour répondre aux besoins métiers. Environnement technique Data & BI Power BI Spark ETL Data Quality Reporting et visualisation de données Développement & Scripting Python Shell Unix Perl PHP VBA Automatisation & DevOps Git GitHub Ansible AWX Cybersécurité Collecte et corrélation de données de sécurité Contrôles cyber automatisés Analyse de données cybersécurité Méthodes Travail en équipe pluridisciplinaire Environnement orienté amélioration continue Approche Data Driven

MISSIONS PRINCIPALES Développement Java Développer et maintenir des APIs REST et microservices en Java 17/21 avec Spring Boot 3.x (Spring Security, Spring Data JPA) Écrire des tests unitaires et d'intégration rigoureux (JUnit 5, Mockito, AssertJ) Participer aux code reviews en équipe mixte Contribution Full-Stack TypeScript Développer des composants et interfaces en Angular (RxJS, routing, HttpClient) ou Vue.js (Composition API, Pinia, Vue Router) Intégrer les APIs REST depuis le front-end en TypeScript CI/CD & DevOps Contribuer aux pipelines CI/CD (GitLab CI, GitHub Actions, Jenkins ou équivalent) : écriture, amélioration, intégration des tests automatisés et du linting Maîtriser le cycle de delivery complet : commit → build → test → deploy Sécurité by Design Appliquer l'OWASP Top 10 dans le développement quotidien : injection, XSS, CSRF, broken auth Gérer les dépendances vulnérables (SCA : Dependabot, Snyk, OWASP Dependency-Check) Configurer et utiliser Spring Security (authentication, autorisation, JWT/OAuth2) Usage de l'IA dans le Développement Utiliser GitHub Copilot, Cursor, Claude Code ou équivalent au quotidien pour la génération de code, les tests, la documentation et le refactoring Structurer les prompts pour des cas d'usage complexes Valider et revue le code généré pour éviter la dette technique Collaboration en Équipe Mixte Participer aux rituels Agile (daily, sprint planning, review, rétro) Travailler avec des interlocuteurs variés : développeurs ESN, tech leads et product owners côté client Gérer Git en équipe : branching strategy, merge requests, résolution de conflits

Dans le cadre d'un projet stratégique autour de la recommandation et de l'IA, nous recherchons un Machine Learning Engineer expérimenté pour concevoir, développer et industrialiser des pipelines Data et ML de bout en bout. Vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire composée de Data Scientists, Data Engineers, développeurs, Tech Lead et Product Owner, au sein d'un environnement fortement orienté Data, ML et Cloud. Vos missionsConcevoir et développer des data pipelines de bout en bout : ingestion, transformation, stockage et exposition des données. Concevoir et industrialiser des pipelines ML : préparation des données, entraînement, évaluation, publication et inférence. Participer à la conception et à l'évolution d'architectures Data / ML sur GCP. Mettre en place les mécanismes de qualité, reproductibilité, monitoring et observabilité des pipelines. Industrialiser les modèles ML pour des usages en production, notamment en inférence temps réel. Participer à l'évolution du socle DataOps / MLOps et des outils d'orchestration. Optimiser les solutions existantes en matière de performance, fiabilité, maintenabilité et coûts Cloud. Participer au Run et à la résolution des incidents sur les pipelines et services existants. Garantir la qualité des développements : tests, revue de code, documentation et bonnes pratiques d'ingénierie. Collaborer avec les équipes Data, ML et Software Engineering afin de partager les bonnes pratiques. Environnement techniqueData Engineering : BigQuery, dbt, Kafka, streaming, data modeling, Terraform. ML / MLOps : Python, Deep Learning, embeddings, Docker, Kubernetes, Git, ZenML ou outils similaires, ML pipelines, inférence temps réel. Cloud : GCP, architectures Cloud distribuées.

Bonjour, Pour le compte de l'un de mes clients Lyonnais, je suis à la recherche d'un développeur de solutions IA. En collaboration avec l'équipe Data & AI, vous serez impliqué tout au long du cycle de vie des solutions d'IA : 1. Conception & développement de solutions d'IA : • Estimer, concevoir et mettre en œuvre des solutions d'IA, de la phase POC à l'industrialisation. • Exploiter les modèles d'IA via : o API de modèles génératifs (LLM), o Bibliothèques et frameworks d'IA Python (Scikit-learn, SpaCy, LangChain, LangGraph...). • Concevoir et optimiser des invites et des pipelines d'IA. • Mettre en œuvre des architectures RAG. • Connecter les solutions d'IA aux données et à l'écosystème du Groupe (SQL, tool calling, MCP). • Rédiger la documentation technique et fonctionnelle associée (contrats d'interface, guides utilisateur, etc.). 2. Industrialisation et déploiement (CI/CD & Cloud) : • Déployez des API d'IA et des workflows sur le cloud AWS (ECS, Lambda, etc.). • Conteneuriser les solutions en utilisant Docker. • Créer des interfaces de test et de démonstration simples (Streamlit). • Intégrer des solutions dans des pipelines CI/CD : o l'automatisation des tests, builds et déploiements, o l'utilisation d'outils tels que Jenkins, GitHub Actions, Terraform. • Gérer l'accès et assurer la sécurité, la conformité et la protection des données.

Product Owner Data : Socle analytique, ingestion & reporting Mission consultant · Île-de-France · Démarrage octobre 2026 · Jusqu'à début 2027 · TJM selon profil LE CONTEXTE Notre client, grand groupe de services à l'environnement, fait évoluer son socle analytique / Data. Objectifs : accélérer l'intégration de nouvelles sources, construire et enrichir les objets métiers (OBM), migrer les reportings vers Apache Superset, structurer la gouvernance et le catalogue de données, et s'appuyer sur des agents IA pour accélérer le delivery. Le projet couvre l'ensemble du cycle Data : conception, spécification, modélisation, développement, recette et mise en production. Vous intervenez sur le volet socle analytique, ingestion et reporting, en binôme avec un Data Engineer qui prend en charge la partie technique. Le périmètre comprend la création et la migration des rapports sous Superset, ainsi que la reprise d'au moins 50 Google Sheets connectés. VOS MISSIONS 1. Prendre en charge le cadrage fonctionnel des besoins Data, en lien avec les métiers 2. Analyser les rapports existants et identifier les données nécessaires 3. Définir et enrichir les objets métiers (OBM) 4. Rédiger les spécifications 5. Prioriser et gérer le backlog Data 6. Accompagner la recette métier

Intégré à l'équipe Cybersécurité et en collaboration avec l'Ingénieur sécurité senior, vous interviendrez sur l'évaluation et la sécurisation des connecteurs utilisés par les équipes métiers. Vos principales missions : Évaluer et sécuriser les connecteurs entre les outils d'IA et les applications internes. Sécuriser l'authentification et encadrer les droits d'accès en lecture et en écriture. Mettre en place des contrôles pour prévenir les fuites de données sensibles. Prioriser et traiter les demandes d'intégration selon les besoins métiers et les risques. Formaliser une méthode d'évaluation réutilisable et transmettre les bonnes pratiques aux équipes. Vous travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Cybersécurité, IT, Data & IA ainsi qu'avec les utilisateurs métiers. Environnement technique : OAuth 2.0 / OpenID Connect (OIDC) Sécurité des API / IAM MCP (Model Context Protocol) / Intégrations LLM Python / TypeScript pour l'audit de code Gestion des secrets et des permissions Prévention des fuites de données (DLP) Plateformes SaaS : Notion, GitLab, MediaWiki