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Teksystems recherche pour le compte de son client un(e) : Expert(e) IA LLM / fine tunning Depuis 2025, notre client a mené plusieurs chantiers associés à l’IA Générative pour les Développeurs : acculturation, mise à disposition d’outils intégrés à l’atelier de développement logiciel, hackathon, masterclass. En 2026, l’ambition est d’engager le passage à l’échelle avec l’onboarding de 100 développeurs du groupe. En lien avec l’équipe coeur qui sera toujours à la manoeuvre, la mission devra s’articuler autour des tâches suivantes : Choix de la solution : Parmi les solutions du marché et dans le respect des contraintes de sécurité et de souveraineté du groupe, choisir la solution cible qui sera à terme déployée sur les postes des développeurs. Des benchmarks, tests et études seront menées pour déterminer le ou les choix de solutions. Accompagnement et formation : Organiser a minima 5 sessions de formations à destination des développeurs du groupe pour leur mettre à disposition la solution retenue et leur inculquer les bonnes pratiques associées à l’IA. L’équipe Socles IA et l’équipe coeur seront associées à la démarche d’animation globale du dispositif. Les sessions sont envisagées par vagues de 20 développeurs pour un total de 100 développeurs augmentés en 2026. Expertise et support aux utilisateurs : Les utilisateurs équipés seront susceptibles de solliciter l’équipe support. Les analyses des questions, les réponses et les solutions apportées utiliseront le canal dédié de l’équipe (à organiser sur l’espace Jira du support). Pilotage, mesures et documentation : Au cours de la mission, des supports sur étagères seront construits afin de proposer aux développeurs des supports accessibles en selfcare (e-learning, bibliothèque de prompts). La construction d’un module d’assesment à deux niveaux (basique / avancé) sera étudiée. Plus globalement, un dispositif de suivi et de mesure des indicateurs issu des actions engagées tout au long du projet devra être créé et piloté. Tout un volet mesure / KPI vérification du suivi du dispositif Mesure de vélocité Mesure de qualité Mesure des metrics fournis par l'IA

Nous recherchons un·e Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe Retail composée de 5 Data Scientists, afin de contribuer à l’optimisation et au développement de solutions IA dédiées à l’amélioration du ciblage clients et à la performance des produits. Missions principales Suivre techniquement le développement de solutions data & IA orientées Retail (segmentation, ciblage, scoring…). Participer à l’amélioration continue des modèles existants : recommandations produits, recherche produits, sentiment analysis, scoring, etc. Proposer des approches robustes pour optimiser la performance des modèles et la qualité des livrables. Collaborer avec les équipes métiers pour comprendre les enjeux et traduire les besoins en solutions concrètes. Réaliser la revue de code, assurer la qualité technique et contribuer aux bonnes pratiques. Compétences requises Expertise en développement, déploiement et revue de code (pratiques clean code, MLOps, CI/CD). Expérience solide en prompting et utilisation de modèles LLM. Maîtrise des environnements Cloud, particulièrement Google Cloud Platform et ses outils associés (Dataproc, BigQuery, Vertex AI). Capacité à comprendre les besoins business et à y répondre efficacement via des solutions data performantes. Autonomie, rigueur, sens du collectif, capacité à évoluer dans un environnement agile.

Almatek recherche pour l'un des ses clients un Expert DATA IA Sénior sur Gare de Lyon. Projet : Dans le cadre des projets transformants sous l'angle d'Agent IA supra, recherche à se renforcer pour piloter/cadrer certains travaux prioritaires avec un forte dominante Marketing. Ce travail nécessite une forte autonomie et une capacité à coordonner des acteurs multiples tout en arrivant à un consensus stratégique et technique. Le candidat devra pouvoir s'appuyer sur son expertise ainsi que celle de son cabinet sur la vertical Data IA : Benchmark, bonnes pratiques sur les besoins en Data pour une IA, modèles IA (création/réutilisation, entrainement, évaluation métier, finops et projection, contraintes bancaires et cyber sur l'IA, interconnexions de produits IA majeurs pour structurer les bons travaux à lancer en priorité pour des livraisons fréquentes et cohérentes)... Avant fin 2025, l'ensemble du chantier doit être pré-cadré (toutes les réunions organisées et cordonnées ; notes de réunions à envoyer le jour J/J+1 et livrables de cadrage complets à fournir) avec une feuille de route à plusieurs niveaux sur 2026 tout en préparant si besoin en 2025 des travaux nécessaires à la bonne tenue des jalons temporels de 2026. Principaux livrables : Construire la feuille de route du stream Data IA avant fin 2025 pour certains projets transformants notamment dans la thématique Marketing en collaboration avec les bon acteurs. Compétences requises : Programmation SAS niveau avancé Scripting : Powershell, Batch, Shell Connaissance de méthodologies de parsing Communications, bon relationnel Organisation et rigueur Sens du travail en équipe Autonomie

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

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).

1. Contexte Le Système d’Information regroupe près de 70 applications couvrant la recherche d’itinéraires, l’information voyageurs, la vente (digitale & physique), la billettique, les contrôles, le reporting et les interconnexions avec les partenaires de transport. Ce système est exploité dans un environnement complexe multi-acteurs avec des obligations contractuelles fortes vis-à-vis des instances publics. La gouvernance des données devient un enjeu clé pour garantir cohérence, sécurité, qualité de service et conformité réglementaire. 2. Rôle du Référent Data Ce poste opérationnel vise à structurer et piloter la stratégie Data , en mode RUN, en complément des développements BUILD. Il s’agit de définir les règles d’utilisation des données, d’assurer leur conformité, leur disponibilité, leur cohérence fonctionnelle, et de produire l’ensemble des reportings exigés. 3. Missions principales A. Gouvernance & Stratégie Data Définir une démarche Data Driven pour le RUN. Cadrer les besoins Data : brutes, personnelles, reporting, listings opérationnels. Être l’interlocuteur privilégié de la Région pour l’expression et la priorisation des besoins. Proposer les évolutions contractuelles nécessaires. Définir les guidelines Data : consommation, protection, nommage, droits d’accès. Évaluer l’évolution de l’architecture Data (MDM, outils, flux, organisation). B. Analyse et cadrage Réaliser le cadrage global : périmètre, responsabilités, planning, livrables. Lister et qualifier les cas d’usage Data. Construire la cartographie des données : thèmes, typologies métiers, systèmes, structures détaillées. Définir les processus de gestion de la donnée : cycle de vie, responsabilités, sécurité. Recenser les exigences légales et contractuelles (RGPD, archivage, purge, sécurité). C. Pilotage & Production Produire les documents de gouvernance Data : dictionnaires, cartographies, politiques. Établir les reportings contractuels et non contractuels, dont : Financier : prévisionnel, réalisé, écarts, dépenses par phase. Recettes : ventes par canal, recettes par gamme, reversements, régularisations. Maintenance : interventions, disponibilité, stock pièces, préventif/curatif. SI : disponibilité plateformes, temps de réponse, SLA, MTBF, intégration des données. Usagers : tickets CRC, satisfaction, fréquentation, usage titres. Distribution : CA & commissions par canal (Région et partenaires). D. Coordination Faire le lien entre : métiers, DSI, architectes SIBR, sous-traitants, et instances publics. Conduire et animer les ateliers Data. Garantir la cohérence et la fiabilité des flux data inter-outils et inter-équipes. E. Études de faisabilité pour nouveaux besoins Aider la Région à exprimer un besoin (et non une solution). Étudier impacts contractuels, sécurité, architecture, outillage et coûts. Proposer des arbitrages et une priorisation. 4. Compétences requises Techniques Gouvernance data (MDM, métadonnées, data lineage, qualité, sécurité). Connaissance des architectures data modernes (Cloud, API, flux). Capacité à structurer un dictionnaire de données et une cartographie. Compréhension des enjeux réglementaires (RGPD). Expérience des environnements complexes multi-SI. Fonctionnelles & personnelles Forte capacité de synthèse, communication et pédagogie. Orientation opérationnelle (« doer »). Capacité à anticiper les risques et sécuriser les engagements. Aisance dans les échanges institutionnels et le pilotage multi-parties. 5. Livrables attendus Note de cadrage Data Cartographie des sources et flux Dictionnaire des données Politique de cycle de vie, archivage et sécurité Plan de contrôle qualité Reporting financier, opérationnel, SI, marketing, maintenance, distribution Tableaux de bord contractuels Études de faisabilité détaillées pour les nouveaux besoins 6. Profil recherché +5 ans d’expérience en gouvernance Data ou architecture de données. Bac+5 en informatique ou équivalent. Expérience dans un contexte de création ou transformation d’un SI. Profil pragmatique, opérationnel et autonome. 7. Conditions de mission Lieu : Paris ou Marseille Déplacements ponctuels sur sites Durée : 6 à 12 mois minimum Temps plein

Je recherche pour un de nos clients un Développeur Senior IA Générative & Systèmes Agentiques (Gen AI / Agentic AI) sur Guyancourt Responsabilités Clés • Développement Expert & Maintien: o Développer des agents intelligents capables d’agir de manière autonome en utilisant l’approche Agentic AI. Ces agents doivent pouvoir utiliser des outils externes ou interagir avec d’autres agents pour accomplir des tâches complexes. (API externes, des applications basées sur le Model Context Protocol (MCP) ou d’autres services. o Développer des applicatifs permettant la consommation des Agents et algorithmes aux utilisateurs finaux avec de la création de front spécifiques o Mettre en place des pipelines robustes pour l'alimentation des LLMs/Agents avec les solutions Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). o Assurer un support dans la mise en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques éventuels. Compétences spécifiques (Gen AI, Agentic AI, MCP) • IA générative (Gen AI) : Très bonne compréhension des modèles génératifs (GPT, modèles de diffusion, etc.) et de leurs cas d’usage. Savoir exploiter des LLM (via API ou fine-tuning) pour des tâches de génération de texte, de code ou d’images. Compréhension des limitations/biais des modèles génératifs. • Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud. Compréhension de l’orchestration d’agents, de la gestion du contexte (par ex. partage d’état ou de mémoire entre agents via MCP), et des enjeux de performance/coût dans un système à agents multiples. • Architecture de Solution & POC: o Conception de POCs : Mener l'exploration et la conception d'Architectures de POC autour des usages de la Gen AI et des systèmes Agentiques o Prise de Responsabilités Architecturale : Porter les choix techniques clés pour une validation avec équipe centrale architecture (stack d'agents, orchestration, modèles LLM, intégration Cloud Azure) pour garantir la scalabilité, la sécurité et la performance des solutions futures. o Optimisation Cloud : Conseiller sur les meilleures pratiques d'utilisation des services Azure pour les charges de travail d'IA Générative (coût, performance, résilience). Compétences Requises - Techniques • Maîtrise Cloud Avancée (Azure) : Maîtrise de Microsoft Azure (services cognitifs,Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, Azure Functions, etc.) pour déployer des agents et développer des applications cloud natives. Une certification Azure (ou équivalent) serait un atout. • Développement Front Web Utilisateur : Compétence en Javascript, React nécessaire pour créer des font applicatifs d’usages des outils IA créés • Qualité logicielle : Connaissance des bonnes pratiques de développement logiciel (code review, tests unitaires, gestion de version avec Git, méthodologies Agile). • Intégration de systèmes : Compétences en développement d’API REST, MCP, A2A ou de microservices pour consommer et exposer les modèles et agents IA dans des applications. • Expertise en Python et maîtrise des librairies Gen AI (Hugging Face, Transformers, OpenAI API). • Systèmes Agentiques : Maîtrise des frameworks d'agents AI (LangChain, AutoGen) et de l'implémentation du Model Context Protocol (MCP) ou A2A. • Évaluation d'Agents : Compétence dans la mise en œuvre de tests unitaires, fonctionnels et de performance pour les systèmes autonomes. • Ingénierie de Données Moderne et machine learning : Une expérience avec l'écosystème Databricks et/ou Snowflake dans un contexte d'IA (Snowpark, Lakehouse, Vector DBs) sera un plus. Soft skills attendus • Esprit d’équipe et communication : Capacité avérée à travailler en équipe pluridisciplinaire et à communiquer efficacement avec des profils variés (équipes métier, IT, data). • Résolution de problèmes : le candidat doit faire preuve de réflexion analytique pour ajuster les approches, diagnostiquer les bugs des modèles/agents et améliorer en continu les solutions IA. • Curiosité et apprentissage continu :Le domaine de l’IA évolue très vite (nouveaux modèles, nouveaux outils chaque mois) : le candidat doit assurer une veille technologique et monter en compétence rapidement sur de nouveaux sujets. • Adaptabilité : Capacité à adapter les solutions développées suite aux retours des utilisateurs ou à l’évolution des contraintes (par exemple, ajuster un agent en fonction de nouvelles politiques de sécurité ou de nouvelles API disponibles). • Sensibilité à la Gouvernance (Registries, MLOps) et l'Évaluation des systèmes agentiques en production Démarrage: 02/01/2026 Durée: 6 mois renouvelables

Contexte de la mission Dans un environnement IT Data du secteur de l’assurance , le client exploite une plateforme Hadoop pour le traitement de données volumineuses issues des systèmes historiques. La mission vise à maintenir, faire évoluer et structurer les flux data existants, tout en assurant leur intégration avec les usages analytiques et cloud. Missions principales Développer et maintenir des traitements de données sur environnement Hadoop Gérer des volumes importants de données métiers assurance Participer à la conception et à l’optimisation des flux data Assurer la fiabilité, la performance et la qualité des traitements Collaborer avec les équipes cloud, BI et Data Science Contribuer aux phases d’analyse technique et de conception des solutions data Stack technique obligatoire Hadoop Écosystème Big Data SQL Environnements data distribués Profil recherché Data Engineer confirmé spécialisé Hadoop Expérience en contexte de forte volumétrie et SI complexe Capacité à faire de la conception de flux , pas uniquement de l’exécution Sensibilité aux enjeux métiers et réglementaires du secteur assurance

Lieu ; Nanterre 92000 Secteur : Assurance Durée : 3 ans Poste : Je recherche un chef de projet MOA ayant déjà mis en place un projet utilisant les technologies d’IA en matière de reconnaissance vocale, de compréhension du langage et de génération de contenu, à des fins d’amélioration des interactions clients et d’augmentation de l’efficacité opérationnelle. Les besoins s’articulent autour de 3 piliers : Pilier 1 : Automatisation du traitement de l’appel : qualification et résumé Pilier 2 : Assistant virtuel du collaborateur pendant l’appel Pilier 3 : Analyse des causes profondes des appels pour baisser structurellement leur volume Le projet Traitement IA de la Voix vise à adresser en priorité le 1er pilier d’automatisation et comporte les besoins suivants : Automatiser la qualification: identifier le motif et le sous-motif et les injecter automatiquement dans les champs de qualification du CRM Flaguer l’appel en « réclamation » dès lors qu’il s’agit d’un appel réclamatif Générer de manière automatique un compte rendu d’appel court, clair et structuré en quasi-temps réel Le CP devra apporter une expertise et du conseil au métier de par son expérience d’un tel projet aussi bien sur le volet technique que fonctionnel.

Compétences techniques marketing - Expert - Impératif Product management - Expert - Impératif Connaissances linguistiques Anglais Professionnel (Impératif) Responsabilités Principales 1. Stratégie de Contenu et d'Audience Identification et Cartographie des Personas : En collaboration avec le Product et l’UX, aider à définir et documenter les différents clients/utilisateurs de la plateforme (Développeurs, Product Owners, Data Engineer, Leaders PTF et BU, etc.) et leurs besoins spécifiques en information (y compris en situation de crise). Audit et Structuration du Contenu Existant : Analyser les supports actuels et recommander une architecture de contenu logique et unifiée pour améliorer l'accessibilité et la clarté. Définition des Messages Clés : Traduire les fonctionnalités et les avantages de la plateforme en messages clairs, orientés bénéfices pour chaque persona. 2. Création et Gestion du Contenu Produit Production de Contenu Ciblé : Élaborer des supports structurés et didactiques pour l'adoption et la compréhension des produits et services de la plateforme. Cela inclut, sans s'y limiter : Fiches Produit/Service détaillées (pour les équipes Product Management). Guides d'Utilisation et tutoriels (pour les utilisateurs). Notes de version ( Release Notes ) et FAQ claires. Contenu pour l'onboarding des nouveaux services. Optimisation des Canaux de Contenu : Gérer et optimiser les plateformes et outils de partage de contenu pour s'assurer que le contenu arrive aux bonnes personnes au bon moment. Mesure de l'Impact : Suivre les indicateurs clés (fréquence de consultation, feedback utilisateur, taux d'adoption) pour évaluer l'efficacité des contenus et itérer. 3. Contribution à l'Amélioration de l'Expérience Utilisateur Boucle de Feedback : Mettre en place des mécanismes pour recueillir le feedback des personas sur le contenu et les services afin d'alimenter les équipes Product Management. Aide à la l’animation du collectif de nos utilisateurs. Appui aux Événements d'Engagement : Aider à structurer les sessions d'information (ateliers, showcases, démos) en s'assurant que le contenu présenté est pertinent et adapté à l'audience. 4. Alignement Coordination avec la Communication Groupe : S'assurer que le contenu produit est en accord avec la charte éditoriale et graphique du groupe (utilisation des logos, des templates, etc.) tout en restant focalisé sur le contenu technique et l'adoption produit de la plateforme. Compétences Requises : Compréhension Technique et Pédagogie : Capacité avérée à décortiquer des sujets complexes (Data, Cloud, API, développement) et à les simplifier. Capacité d'Analyse et de Synthétisation : Aisance pour identifier les besoins d'information d'une audience (persona) et structurer un contenu en conséquence. Maîtrise de la Rédaction et des Outils de Contenu : Excellent niveau rédactionnel (précision, concision). Connaissance des outils de documentation et de gestion de contenu.

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

Notre client dans le secteur Autre recherche un/une Product Manager Senior IA H/F Description de la mission: Notre client recherche un Product Manager IA pour accompagner le développement et l’industrialisation d’offres d’intelligence artificielle appliquées aux cas d’usage B2B. La mission s’inscrit dans un environnement innovant, au sein des équipes Digital Services / IA Products, impliquées dans la création et le pilotage de solutions d’agents IA, de pipelines RAG et d’applications digitales intelligentes. interviendra en support des équipes Products & Marketing et des équipes techniques (IA, Data, Architecture, Innovation). Objectifs : Structurer, piloter et accélérer la roadmap IA & Agentique (générative et RAG). Définir et orchestrer les composants d’architectures agentiques (LangChain, LangGraph, LangSmith, LlamaIndex…). Accompagner le développement de produits IA innovants et compétitifs, du cadrage au lancement. Contribuer à l’industrialisation d’une offre souveraine, sécurisée et performante. Missions : Construire et piloter la roadmap IA / Agentique / RAG . Définir la vision produit, les objectifs, les priorités et les critères de succès. Assurer la cohérence entre besoins métiers, technologies et stratégie d’entreprise. Définir les briques d’architecture agentique à offrir aux clients (LangChain, LangGraph, LangSmith, LlamaIndex…). Concevoir les workflows et chaînes d’agents IA adaptés aux cas d’usage B2B. Collaborer avec les équipes techniques pour garantir la fiabilité, sécurité et performance des solutions. Définir les outils et processus pour les pipelines RAG : ingestion, vectorisation, indexation, rafraîchissement. Sélectionner et superviser l’intégration de bases vectorielles : Qdrant, Pinecone, Weaviate, Milvus . Piloter l’intégration des connecteurs data : SQL/NoSQL, S3, API internes, SharePoint, fichiers… Travailler étroitement avec les équipes design, tech, innovation, opérationnelles et partenaires IA. Aligner toutes les parties prenantes internes/externes sur les priorités produit. Assurer un reporting clair et régulier sur l’avancement. Compétence technique : Connaissance Framework Agentique : LangChain, LangGraph, LlamaIndex Bonne compréhension du RAG avancé : embeddings, HNSW, distance metrics Connaissance des bases vectorielles : Qdrant, weaviate, Pinecone, Milvus Connaissance des guardrails IA : sécurité, filtrage, anti-hallucination, red teaming Compréhension du model context Protocol (MCP) Profil recherché : +7 ans d’expérience en Product Management / Direction Produit, idéalement en IA ou produits digitaux complexes. Excellente compréhension des architectures IA génératives, RAG, agents IA, pipelines de données. Maîtrise des outils de gestion produit et environnement tech (Product Backlog, Miro, PowerPoint, outils data). Culture solide Tech / Business / Expérience utilisateur. Très bonnes compétences de communication, capacité à fédérer et synthétiser. Expérience en environnement multi-équipes et projets pluridisciplinaires. Anglais : courant

Localisation : Hauts-de-Seine Expérience : 7 an et plus Mission : 1 an renouvelable Spécialités technologiques : Intelligence artificielle Big Data Description et livrables de la prestation : Contexte : Un grand groupe français souhaite accélérer un programme transverse Data & IA visant à mieux coordonner plusieurs entités internes expertes (data, IA, plateformes, industrialisation) et à renforcer la cohérence globale de la filière. Des actions ont déjà été engagées (gouvernance, premiers chantiers, animation du collectif), et le groupe veut désormais structurer davantage et passer à l’échelle : clarifier le positionnement, harmoniser les pratiques, renforcer la capacité à travailler “d’une seule voix”, et améliorer l’efficacité de bout en bout (de l’offre au déploiement). Objectifs de l’appel d’offre : - Renforcer l’alignement entre entités contributrices (offres, priorités, modes opératoires, gouvernance). - Accélérer les synergies opérationnelles et business (offres conjointes, réponses coordonnées, passage à des engagements plus ambitieux). -Définir/mettre à jour une roadmap 2025–2026 et sécuriser l’exécution via une gouvernance robuste. -Structurer une stratégie marketing & communication (messages, visibilité, preuves, supports), incluant une réflexion sur une architecture de marque type “marque ombrelle” + déclinaisons, sans logique de fusion. -Renforcer l’animation “collectif” et la capitalisation (veille, retours d’expérience, publications, démarche à impact / IA responsable). Rôle attendu du prestataire : -Le prestataire intervient comme pilote et facilitateur du programme, à l’interface entre direction, sponsors, et entités contributrices : -Pilotage / PMO de programme : cadrage, planification, suivi des chantiers, animation des rituels, préparation/animation des comités, gestion des actions et décisions. -Structuration de l’offre : formalisation d’une offre de service cohérente, lisible et réplicable, articulation des contributions des différentes entités. -Activation des synergies : mise en place de mécanismes concrets (process, coordination, “passage de relais”, construction d’offres croisées, consolidation des retours terrain). -Marketing & communication opérationnels : plan de communication, contenus, kits de présentation, éléments de langage, valorisation des réalisations et cas d’usage. -Rayonnement & animation de l’expertise : cadrer une dynamique de type “lab/collectif” (veille, publications, événements internes/externes, démarche à impact). Livrables attendus : -Roadmap 2025–2026 (priorités, jalons, chantiers, dépendances) + cadre de pilotage associé. -Dispositif de gouvernance : comitologie, rituels, responsabilités, tableaux de suivi et reporting. -Plan marketing & communication : objectifs, messages, cibles, canaux, calendrier, contenus. -Kit de communication & kit commercial : pitchs, trames, supports, éléments de langage, preuves, cas d’usage / retours d’expérience. -Reporting périodique (ex. trimestriel) : avancement, synergies réalisées, points de blocage, recommandations. -Synthèse annuelle : bilan, impacts, perspectives et axes de développement. Expertise souhaitée : - Expérience avérée en accompagnement de programmes de transformation Data & IA - Compétences en marketing stratégique, gouvernance et pilotage d’écosystèmes complexes - Capacité à travailler en contexte multi-entités et à animer la coopération interfiliales - Qualité méthodologique et lisibilité de la proposition - Dynamique, leadership - Expérience en grands groupes Mobilité : Mission Full Time hybride : 2 à 3 jours sur site

Intervention au sein d'un programme de transformation du SI Finance Corporate visant à fiabiliser, harmoniser et piloter les données financières (reporting, performance, réglementaire). Missions principales ➡️ Définir et déployer le cadre de gouvernance des données Finance (référentiels, règles de gestion, qualité des données). ➡️ Cartographier les flux de données financières et leurs usages (comptabilité, contrôle de gestion, reporting, réglementaire). ➡️ Mettre en place et animer les rôles Data Owner / Data Steward Finance. ➡️ Définir et suivre les indicateurs de qualité de données (complétude, cohérence, fiabilité). ➡️ Contribuer à la conduite du changement et à l'appropriation des bonnes pratiques data par les équipes Finance et IT. ➡️ Assurer l'alignement entre les besoins métiers Finance et les solutions SI (ERP, EPM, BI, Data Platform).

Au sein de l'équipe Assets IA, vous intégrez le projet phare du moment : la conception et le maintien en production d'une solution d'IA Générative souveraine (type "ChatGPT interne") destinée à assister plus de 100 000 collaborateurs au quotidien. Vos Missions En collaboration directe avec le Tech Lead et le Product Owner, vous êtes le garant opérationnel de la sortie des nouvelles fonctionnalités. Votre rôle est hybride entre pilotage et "faire" : Spécification Technique & Fonctionnelle : Traduire la roadmap en spécifications claires pour les développeurs et l'équipe UX/UI. Pilotage Agile (Scrum) : Animer les rituels d'une équipe de 5 experts (stand-up, planning, rétro) et suivre la vélocité. Stratégie de Recette (QA) : C'est un point clé. Vous pilotez et réalisez les phases de tests pour garantir que l'IA répond aux exigences de qualité avant le déploiement massif. Documentation : Assurer la pérennité du projet via une documentation technique et utilisateur rigoureuse.

Profil senior disponible en début d’année, le temps plein n’est pas forcément un attendu la charge estimée étant aujourd’hui autour d’un 3/5 sur les 3 premiers mois de l’année. ---------- Développeur senior autour de la Stack IA GEn AI. Responsabilités Clés • Développement Expert & Maintien: o Développer des agents intelligents capables d’agir de manière autonome en utilisant l’approche Agentic AI. Ces agents doivent pouvoir utiliser des outils externes ou interagir avec d’autres agents pour accomplir des tâches complexes. (API externes, des applications basées sur le Model Context Protocol (MCP) ou d’autres services. o Développer des applicatifs permettant la consommation des Agents et algorithmes aux utilisateurs finaux avec de la création de front spécifiques o Mettre en place des pipelines robustes pour l'alimentation des LLMs/Agents avec les solutions Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). o Assurer un support dans la mise en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques éventuels. Compétences spécifiques (Gen AI, Agentic AI, MCP) • IA générative (Gen AI) : Très bonne compréhension des modèles génératifs (GPT, modèles de diffusion, etc.) et de leurs cas d’usage. Savoir exploiter des LLM (via API ou fine-tuning) pour des tâches de génération de texte, de code ou d’images. Compréhension des limitations/biais des modèles génératifs. • Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud. Compréhension de l’orchestration d’agents, de la gestion du contexte (par ex. partage d’état ou de mémoire entre agents via MCP), et des enjeux de performance/coût dans un système à agents multiples. • Architecture de Solution & POC: o Conception de POCs : Mener l'exploration et la conception d'Architectures de POC autour des usages de la Gen AI et des systèmes Agentiques o Prise de Responsabilités Architecturale : Porter les choix techniques clés pour une validation avec équipe centrale architecture (stack d'agents, orchestration, modèles LLM, intégration Cloud Azure) pour garantir la scalabilité, la sécurité et la performance des solutions futures. o Optimisation Cloud : Conseiller sur les meilleures pratiques d'utilisation des services Azure pour les charges de travail d'IA Générative (coût, performance, résilience). Compétences Requises - Techniques • Maîtrise Cloud Avancée (Azure) : Maîtrise de Microsoft Azure (services cognitifs,Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, Azure Functions, etc.) pour déployer des agents et développer des applications cloud natives. Une certification Azure (ou équivalent) serait un atout. • Développement Front Web Utilisateur : Compétence en Javascript, React nécessaire pour créer des font applicatifs d’usages des outils IA créés • Qualité logicielle : Connaissance des bonnes pratiques de développement logiciel (code review, tests unitaires, gestion de version avec Git, méthodologies Agile). • Intégration de systèmes : Compétences en développement d’API REST, MCP, A2A ou de microservices pour consommer et exposer les modèles et agents IA dans des applications. • Expertise en Python et maîtrise des librairies Gen AI (Hugging Face, Transformers, OpenAI API). • Systèmes Agentiques : Maîtrise des frameworks d'agents AI (LangChain, AutoGen) et de l'implémentation du Model Context Protocol (MCP) ou A2A. • Évaluation d'Agents : Compétence dans la mise en œuvre de tests unitaires, fonctionnels et de performance pour les systèmes autonomes. • Ingénierie de Données Moderne et machine learning : Une expérience avec l'écosystème Databricks et/ou Snowflake dans un contexte d'IA (Snowpark, Lakehouse, Vector DBs) sera un plus. Soft skills attendus • Esprit d’équipe et communication : Capacité avérée à travailler en équipe pluridisciplinaire et à communiquer efficacement avec des profils variés (équipes métier, IT, data). • Résolution de problèmes : le candidat doit faire preuve de réflexion analytique pour ajuster les approches, diagnostiquer les bugs des modèles/agents et améliorer en continu les solutions IA. • Curiosité et apprentissage continu :Le domaine de l’IA évolue très vite (nouveaux modèles, nouveaux outils chaque mois) : le candidat doit assurer une veille technologique et monter en compétence rapidement sur de nouveaux sujets. • Adaptabilité : Capacité à adapter les solutions développées suite aux retours des utilisateurs ou à l’évolution des contraintes (par exemple, ajuster un agent en fonction de nouvelles politiques de sécurité ou de nouvelles API disponibles). • Sensibilité à la Gouvernance (Registries, MLOps) et l'Évaluation des systèmes agentiques en production