Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

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.

Bonjour à tous 😀, Nous recrutons pour l’un de nos clients un AI Engineer expérimenté afin d’intervenir sur des sujets innovants en IA générative , dans le cadre d’un POC Data à forte valeur ajoutée . 🎯 Votre rôle --> Vous interviendrez sur la conception et le développement d’agents IA personnalisés , intégrés à l’écosystème GitHub, avec pour objectif de démontrer concrètement l’impact de l’IA générative sur des cas d’usage métiers (automatisation, génération, analyse…). Missions principales : Concevoir et développer des agents IA sur mesure (GenAI) Intégrer ces solutions dans l’écosystème GitHub (Copilot, Actions, workflows) Implémenter des cas d’usage concrets : automatisation, génération de code, analyse de données Développer des API et services backend Collaborer étroitement avec les équipes métiers pour affiner les besoins Participer à la valorisation et à la démonstration du POC Environnement technique : GitHub (Actions, Copilot, workflows) Microsoft Azure Azure OpenAI Service Python (FastAPI, scripting) APIs REST CI/CD

Mission de PMO transverse expérimenté dédiée au pilotage et à la coordination de projets liés à l’intelligence artificielle, la data et les produits digitaux. Le poste consiste à assurer le suivi d’un portefeuille de projets et d’initiatives, coordonner les interactions entre équipes métiers et techniques, organiser les instances de gouvernance, suivre l’avancement des projets ainsi que les risques et dépendances, et produire les reportings associés. La mission s’inscrit dans un environnement international et agile, avec une forte dimension de gestion du changement, d’optimisation des processus et d’accompagnement des équipes sur des sujets technologiques et digitaux stratégiques.

Ingénieur IA GCP DEVOPS 500 e par j Intelligence Artificielle Générative (IAG) Modèles : Maîtrise parfaite des LLMs tels que Gemini et GPT. Frameworks : Vertex AI Agent Builder, LangChain. Data : Expertise en bases de données vectorielles. 2. Écosystème Cloud & Data Science Cloud : Utilisation avancée de GCP (Vertex AI, Model Garden, Compute/Storage). Langages & Libs : Python, Pandas, NumPy, SciPy. ML Classique : Scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch; solides bases en NLP et Deep Learning. Visualisation : Matplotlib, Seaborn, Plotly. 3. Software Engineering & DevOps Méthodologies : Agile (Scrum), Software Craftsmanship (SOLID, YAGNI), couverture de tests (Sonar). Outils : Git, CI/CD, principes d'observabilité. 500 e par j

Dans le cadre de nouveaux projets industriels à fort enjeu, une grande entreprise du secteur industriel et défense recherche un Data Scientist expert afin d’exploiter des données issues de capteurs et systèmes industriels (HUMS et données de pannes). La mission vise à développer des modèles de maintenance prédictive et à réaliser des analyses avancées de fiabilité et de durée de vie des systèmes. Missions principales Collecter, nettoyer et structurer des données industrielles complexes (HUMS, pannes, capteurs) Explorer et analyser les données afin d’identifier des corrélations entre usage et défaillances Développer des modèles de maintenance prédictive Réaliser des analyses statistiques avancées et de survivance Mettre en œuvre des modèles de fiabilité (Kaplan-Meier, Weibull) Interpréter les résultats et produire des recommandations exploitables Documenter les modèles, processus et résultats Restituer les analyses sous forme de livrables clairs et exploitables Livrables attendus État des lieux et structuration des données industrielles Analyse des corrélations entre usage et pannes Étude de survivance des systèmes Documentation des modèles et méthodologies utilisées Synthèse des résultats pour les équipes métiers Informations clés Localisation : Versailles-Satory (Île-de-France) Démarrage : mi-juin 2026 Durée : prestation forfaitaire avec suivi par lots Temps plein Forte présence sur site dans un environnement sécurisé

Dans le cadre d’un projet innovant de transformation data, nous recherchons un(e) Business Analyst pour accompagner le déploiement d’une solution basée sur un agent IA (LLM). 🎯 Objectif : permettre aux utilisateurs d’interroger les données en langage naturel via des requêtes SQL générées automatiquement. 🚀 Missions Alignement entre besoins métiers & data product Gestion des requirements & user stories (Agile Scrum) Contribution au backlog et aux releases Validation des modèles de données & qualité des données Participation aux tests fonctionnels & QA Coordination avec PO, équipes data & métiers 👉 Mission au cœur des enjeux Data & IA Générative appliquée au business .

Dans le cadre de la croissance des activités autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un(e) Vice-Président Conseil Expert Data / IA afin d'accompagner les clients dans leurs enjeux de transformation et de performance. À ce poste stratégique, vous jouez un rôle clé dans le développement de la proposition de valeur Data / IA ainsi que dans le rayonnement de l'expertise. Vos principales responsabilités : • Contribuer au développement commercial en apportant votre expertise Data / IA aux équipes de vente • Garantir un haut niveau de satisfaction client et la qualité des prestations délivrées • Promouvoir l'expertise Data / IA auprès des clients, du marché et des partenaires • Animer une communauté d'experts (structuration d'offres, partage de connaissances, diffusion de bonnes pratiques) • Accompagner les consultants en mission et contribuer à leur montée en compétences • Participer à la définition des offres et à leur mise en œuvre opérationnelle Vous intervenez auprès de clients grands comptes et ETI, notamment dans les secteurs Retail, Luxe et Industrie, sur des programmes de transformation stratégique et d'amélioration continue. Référence de l'offre : 5xfrj8op47

Nous recherchons un(e) Architecte Expérimenté(e), passionné(e) par la technologie, pour travailler soit en interne, en collaborant de manière transversale sur divers projets passionnants, soit directement chez nos clients, en étant au cœur de leurs défis numériques. Si vous souhaitez participer à des projets d'envergure, continuer à apprendre et évoluer dans votre carrière, c'est l'occasion rêvée ! Vous aurez la charge de : • Concevoir, modéliser et évaluer la charge d'implémentation des architectures sécurisées, évolutives, fiables et performantes dans les domaines de la Data et/ou du Digital en situation projet et avant-vente • Réaliser des études comparatives de solutions afin de sélectionner les plus innovantes et adaptées au contexte du projet • Réaliser ou conduire les PoV (Proof of Value) et les PoC (Proof of Concept) • Rédiger le dossier d'architecture technique à travers le High et Low Level Design • Assurer le suivi de la conformité des réalisations projets relatives au dossier d'architecture technique • Veiller au suivi des bonnes pratiques sur l'ensemble du périmètre des réalisations techniques • Mener une démarche d'optimisation des coûts afin de garantir que l'architecture soit à la fois efficace et économique Référence de l'offre : 6jzx4pl8cf

🚀 Et si votre prochain projet en Data & IA donnait un vrai sens à votre carrière ? Chez K-LAGAN , nous accompagnons les talents sur des projets innovants où la Data et l’Intelligence Artificielle sont au cœur de la transformation des entreprises. Aujourd’hui, nous recherchons un·e Data Scientist – IA (F/H) pour rejoindre l’un de nos clients dans un environnement stimulant et orienté innovation. 🔍 Contexte Vous interviendrez sur des projets à forte valeur ajoutée, visant à exploiter la donnée pour améliorer la prise de décision, automatiser des processus et développer des modèles prédictifs . Vous évoluerez au sein d’équipes pluridisciplinaires dans un environnement agile. 🎯 Missions Concevoir, développer et déployer des modèles de Machine Learning / IA Analyser et exploiter des volumes de données complexes Participer à la définition des cas d’usage Data & IA Mettre en production les modèles et suivre leur performance Collaborer avec les équipes Data Engineering, BI et métiers Assurer la qualité, la robustesse et la fiabilité des modèles Contribuer à l’ amélioration continue des solutions IA

Missions Conception et développement de services Data et IA pour la connaissance clients et la performance business Pilotage de la performance commerciale Détection d’insights, recommandations, prédictions Détails techniques Machine Learning : IA générative et agentique : techniques de mises en œuvre de LLMs, architectures RAG et agentiques, … Techniques NLP / NLU : embeddings, transformers, BERT, … Machine learning : régression, classification, clustering, détection d’anomalies, moteur de recommandations, séries temporelles Deep learning (architectures, transfert learning, fine tuning, …) IA responsable et de confiance, IA explicable, maîtrise des biais Maîtrise de Python pour la data science (sklearn, pytorch, keras, LangChain, LangGraph, …) Bases vectorielles et d’indexation texte et embeddings : Elasticsearch, Faiss, … Expérience avec la plateforme Dataiku Outils informatiques Langage : Python Prototypage : Gradio, Streamlit Outil de versioning : git Cloud : AWS Bedrock Expérience avec une architecture On prem serait un plus Curiosité intellectuelle, autonomie et réactivité Capacité de communication : capacité à analyser et synthétiser, pédagogie Force de proposition : capacité à proposer des solutions innovantes

🎯 Contexte Dans le cadre du développement d’une plateforme Data & IA à l’échelle internationale , un acteur majeur renforce ses équipes afin de structurer et industrialiser ses pratiques MLOps . L’objectif est de faciliter le déploiement, l’exploitation et la scalabilité des modèles de machine learning, tout en garantissant leur intégration fluide au sein des produits digitaux. Vous interviendrez dans un environnement moderne, orienté cloud, automatisation et intelligence artificielle , incluant des cas d’usage avancés autour de l’IA générative. 🧩 Mission En tant que Machine Learning Engineer , vous accompagnez la mise en œuvre et la montée en maturité des pratiques MLOps, depuis la conception jusqu’à la mise en production des modèles. Vous intervenez sur l’ensemble du cycle de vie des applications ML, avec une forte dimension industrialisation, automatisation et performance . 🚀 Responsabilités principales1. Déploiement et exploitation des modèles ML Mettre en production des modèles de machine learning Assurer leur disponibilité, leur performance et leur fiabilité Intégrer les solutions ML dans les produits digitaux 2. Data engineering & pipelines Collecter, nettoyer et structurer les données Concevoir et orchestrer des pipelines de données Garantir la qualité et la gouvernance des données 3. MLOps & automatisation Mettre en place des pipelines CI/CD pour les modèles ML Automatiser les déploiements et les mises à jour Industrialiser les processus de développement et d’exploitation 4. Monitoring & performance Développer des outils de monitoring des modèles (performance, dérive, disponibilité) Mettre en place des indicateurs de suivi Assurer la robustesse et la résilience des solutions 5. Contribution technique & innovation Participer aux choix techniques et d’architecture Contribuer à l’adoption de pratiques avancées (MLOps, LLMOps) Être force de proposition sur les évolutions technologiques 📦 Livrables attendus Pipelines de données et de déploiement industrialisés Modèles ML déployés en production Outils de monitoring et de supervision Documentation technique Amélioration continue des pratiques MLOps 📅 Modalités Démarrage : ASAP Rythme : temps plein Organisation : agile 🎯 Objectif Industrialiser et faire évoluer les pratiques MLOps afin de garantir des solutions ML robustes, scalables et intégrées , au service des produits digitaux et des usages métiers.

Pour un éditeur de solutions SaaS ERP basé à Paris. Positionnement Le Développeur Intégrations & API est rattaché à l’Engineering Manager et intégré au pôle Technique. Il est responsable de la connectivité de la plateforme Sincro Solutions avec les systèmes extérieurs : intégrations via API, mise en place de serveurs MCP (Model Context Protocol), et exposition des données à des fins de reporting. Il est l’interlocuteur technique de référence pour les partenaires extérieurs et les équipes produit sur tous les sujets d’intéropabilité. 1. Intégrations API & Connectivité Plateforme Concevoir, développer et maintenir des connecteurs avec des APIs tierces (REST, GraphQL, webhooks) et des systèmes de queues d’événements (Azure Queue Storage, Azure Service Bus). Gérer le cycle de vie complet des intégrations : analyse des besoins, spécifications, développement, tests, mise en production et maintenance. Assurer la robustesse des échanges : gestion des erreurs, stratégie de retry, idempotence, monitoring des flux. Implémenter les protocoles d’authentification adaptés : OAuth2, JWT, API Keys, mTLS. Documenter les intégrations : schémas d’échanges, spécifications OpenAPI/Swagger, runbooks. Être l’interlocuteur technique référent auprès des équipes partenaires et des éditeurs tiers. 2. Serveurs MCP (Model Context Protocol) Concevoir et déployer des serveurs MCP pour exposer les ressources et capacités de la plateforme, aussi bien à des agents internes qu’à des outils et agents tiers (Claude, Cursor, etc.). Définir et implémenter les outils, ressources et prompts MCP en adéquation avec les cas d’usage métiers. Sécuriser les accès : gestion des autorisations, scopes, rate limiting, authentification. Assurer la compatibilité avec les clients MCP standards et suivre les évolutions du protocole. Travailler avec les équipes produit pour identifier les nouvelles intégrations à valeur ajoutée. Documenter les serveurs et accompagner les équipes internes dans leur prise en main. 3. Développement d’Agents IA Concevoir et développer des agents IA intégrés à la stack technique de la plateforme (.NET 10, Azure). Définir les capacités, les outils et les flux de décision des agents en fonction des cas d’usage métiers. Connecter les agents aux serveurs MCP internes et externes pour accéder aux ressources de la plateforme. Sécuriser et monitorer les agents : tracçabilité des actions, gestion des erreurs, contrôle des accès. Collaborer avec les équipes produit pour identifier les opportunités d’automatisation via des agents. 4. Communication & Coordination Rédiger des spécifications techniques claires et accessibles à des interlocuteurs non-techniques. Animer les échanges avec les partenaires extérieurs : appels de cadrage, points de suivi, recettes. Être force de proposition sur les choix d’architecture et les outils d’intégration. Contribuer aux revues de code et diffuser les bonnes pratiques au sein de l’équipe. Collaborer étroitement avec les équipes Développement, Produit et Ops. 5. Veille & Amélioration continue Assurer une veille technologique sur les standards d’intégration, protocoles émergents et écosystème IA / agents. Proposer des améliorations continues sur les processus, l’outillage et les patterns d’intégration. Contribuer à la sécurité et à la scalabilité des flux d’échange. 6. Exposition des données & Reporting (complémentaire) Volet secondaire, en appui aux besoins des équipes métiers : Mettre en place des accès sécurisés en lecture aux données de la plateforme (API dédiées, exports, connecteurs). Garantir la qualité et la cohérence des données exposées pour le reporting. Définir les bonnes pratiques d’accès aux données (contrôle d’accès, anonymisation si nécessaire). Conditions du poste Contrat : CDI – Temps plein Localisation : Paris – 3 jours de télétravail / 2 jours sur site Rattachement : Engineering Manager Prise de poste : Dès que possible

Au sein de l’équipe Digital Innovation , vous interviendrez comme Ingénieur AI/ML/LLM orienté prototypage , avec pour objectif de concevoir et tester des démonstrateurs basés sur des agents IA . Vous explorerez des cas d’usage liés à l’analyse de feedbacks clients, à l’identification de tendances marché et à l’application de l’IA aux opérations unitaires de bioprocédés . En collaboration avec les équipes métier, IT et produit, vous développerez des prototypes à forte valeur ajoutée, évaluerez leur pertinence et documenterez les résultats afin d’orienter les décisions d’innovation futures. Le rôle est centré sur l’expérimentation rapide et la démonstration de valeur, hors périmètre d’industrialisation.

Votre mission : En tant que Consultant Data Catalog spécialisé Collibra, vous accompagnerez nos clients dans la structuration, l’opérationnalisation et la gouvernance de leur Data Catalog. Vous interviendrez sur des projets stratégiques visant à renforcer la maîtrise, la qualité et la valorisation des données, en vous appuyant sur les capacités avancées de Collibra Data Intelligence Platform. Votre rôle sera clé pour aider les organisations à déployer un Data Catalog robuste, gouverné, adopté et aligné avec les enjeux Data & IA Concrètement, vous allez : 1. Structurer & Opérationnaliser le Data Catalog · Définir la stratégie Data Catalog et accompagner les clients dans leur transformation Data Governance. · Paramétrer Collibra : communautés, domaines, rôles, workflows, policies, règles de qualité, operating model. · Concevoir et adapter le métamodèle Collibra : Data Domains, Data Sets, Data Elements, Data Owners, Stewards, modèles IA, indicateurs de qualité… · Mettre en place les connecteurs d’ingestion (Collibra Connect, Collibra Data Quality, ingestion automatisée). · Modéliser les objets métiers et assurer leur documentation dans Collibra. · Déployer les workflows de gouvernance (validation, certification, demandes d’accès, gestion des changements). 2. Assurer la valorisation & l’adoption du Data Catalog · Définir et déployer les cadres de Data & AI Governance. · Structurer les Data Domains, Data Objects, Data Contracts, glossaires métier et usages IA. · Accompagner les Data Owners, Stewards et équipes IT dans la prise en main de Collibra. · Concevoir des parcours d’acculturation : formations, vidéos, kits, communautés Data, webinaires. · Promouvoir les bonnes pratiques d’usage et faire évoluer la culture Data. Votre futur environnement de travail : · Data Catalog : Collibra (Data Governance, Data Quality, Lineage, Workflow, Operating Model). · Outils de documentation & IA Responsable : Model Cards, risk matrices, AI Act traceability. · Outils collaboratifs : Notion, Miro.

Contexte de la mission Dans le cadre d’un projet stratégique autour de l’IA, vous intervenez sur la mise en place d’un POV Studio IA , une plateforme visant à industrialiser les usages Data Science et IA Générative au sein d’un grand groupe bancaire. Le périmètre couvre : Une plateforme Data Science basée sur Dataiku L’accès aux données du SI Des briques MLOps pour industrialiser les modèles Un socle LLM permettant de développer des cas d’usage en IA générative Vous êtes au cœur de la Squad Agile, en interface directe entre les métiers, la Data et les équipes techniques. Missions 1. Conception fonctionnelle du Studio IA Concevoir et structurer fonctionnellement la plateforme POV Studio IA Définir les parcours utilisateurs et les cas d’usage IA Intégrer les contraintes liées aux données, MLOps et LLM Garantir la cohérence entre besoins métiers et capacités techniques 2. Recueil des besoins & cadrage Animer les ateliers avec les métiers Formaliser les besoins en user stories détaillées Prioriser les fonctionnalités en lien avec les enjeux business 3. Pilotage fonctionnel & Agile Gérer le backlog produit dans Jira Suivre l’avancement des développements Ajuster les priorités avec le Product Owner et le Chef de projet Participer aux rituels Agile 4. Collaboration avec les équipes techniques Rédiger les spécifications fonctionnelles Travailler étroitement avec Data Engineers et développeurs S’assurer de la faisabilité technique des solutions proposées 5. Tests & validation Définir les stratégies de tests fonctionnels Rédiger les plans de tests et scénarios de recette (XRAY) Exécuter les tests et valider les fonctionnalités Suivre les anomalies 6. Conduite du changement & accompagnement Accompagner les utilisateurs dans l’adoption du Studio IA Produire les supports de formation et documentation Assurer l’assistance fonctionnelle post-déploiement 7. Gestion des risques & conformité Réaliser les analyses de risques métiers Intégrer les contraintes SSI, conformité et juridique Appliquer les exigences réglementaires : RGPD Garantir la sécurité et l’éthique des usages IA 8. Amélioration continue Collecter les retours utilisateurs Analyser les usages de la plateforme Ajuster les priorités et enrichir les fonctionnalités Environnement technique Data Science : Dataiku, Python IA Générative : LLM (architecture, intégration, cas d’usage) Data : SQL / HQL MLOps : concepts d’industrialisation des modèles Outils : Jira, XRAY Méthodologie : Agile Contexte : SI bancaire, Data & IA Accès aux données Accès à des données à caractère personnel via la plateforme Studio IA (production) Respect des exigences de sécurité, confidentialité et conformité