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Depuis 2012, nous mettons notre expertise au service des secteurs de l'IT et l'Ingénierie pour accompagner nos clients dans des projets ambitieux et innovants. Notre force ? Un management de proximité qui valorise vos aspirations, des opportunités de carrière concrètes et un engagement sincère pour le bien-être et l'épanouissement de nos collaborateurs. Rejoignez-nous sur des projets à fort impact au sein d'une entreprise où chaque talent compte ! Avanista recrute ! Toujours en recherche de nouveaux talents, nous souhaiterions intégrer un Cloud DevOps Sénior (H/F) au sein de nos équipes pour l'un de nos clients. Le contexte ? Le pôle CCXP conçoit et opère des plateformes « as a service » facilitant la mise en place d'architectures modernes, distribuées et hautement résilientes pour l'ensemble des entités du client. Le poste s'inscrit au sein de l'équipe BigData du domaine d'expertise Data & IA, avec pour mission de concevoir, implémenter et administrer une infrastructure Cloud Hybride. Une expertise approfondie est requise sur l'environnement Cloud Public : Google Cloud Plateforme ainsi que sur les infrastructures On-Premise. Le périmètre s'étend de la conception du service à son maintien en condition opérationnelle en production. Le candidat évoluera dans un environnement technique complexe, distribué, sécurisé et hautement disponible, au sein d'une équipe dédiée aux produits et services d'intelligence artificielle. Vos missions ? Participer à la mise en œuvre et l'optimisation de la plateforme Cloud pour permettre une bonne exploitabilité. Développer et maintenir l'infrastructure as code (IaC) avec Terraform / Terragrunt Automatiser et maintenir les pipelines CI/CD des projets Cloud (GitLab) Collaborer avec les équipes applicatives, infrastructure et DevOps pour définir et implémenter les bonnes pratiques GROUPE. Documenter les procédures d'implémentation, d'utilisation et d'exploitation. Mettre en place des solutions d'alerting et de monitoring avancées (Prometheus, Grafana, ELK, Google Cloud Observability) Assurer le maintien en conditions opérationnelles en mode GitOps. L'environnement technique ? Cloud et Infrastructure : GCP, Kubernetes, Openstack, Openshift, Docker Développement et Automatisation : Terraform, Terragrunt, Python, SQL, Ansible, Jenkins, GitLab CI, Kestra, Artifactory (Jfrog), Artefact Registry (GCP) Gestion des secrets et authentification : Vault, IAM • Base de données : PostgreSQL Observabilité : GCP observability, ELK, Prometheus, Grafana, Xray/Trivy Réseau : VPC, load balancer, PSC Votre profil ? De formation Bac+5 en informatique, vous bénéficiez d'au moins 5 ans d'expériences sur un poste similaire. Compétences techniques : Maîtrise des produits et services principaux des plateformes GCP Maîtrise des fondamentaux de conteneurisation et des pratiques CI/CD Connaissance des architectures data cloud et des modèles de données relationnelles Maîtrise des langages de scripting et des outils DevOps & GitOps Maîtrise des outils d'observabilité Sensibilisation au FinOps et optimisation des coûts Cloud Vos Atouts : Excellent relationnel, Agilité, Esprit d'équipe, Force de proposition Rigueur et sens de l'organisation Localisation : Guyancourt ou Montpellier Télétravail : 2j de télétravail/semaine Démarrage / Durée : ASAP, mission longue durée Statut : CDI / Freelance Si votre profil répond aux critères ci-dessus, Chloé se chargera de vous contacter par téléphone, suivi d'un entretien avec elle et l'opérationnel en charge du besoin. Si votre profil est validé, nous enverrons votre CV au client pour un ultime entretien avant votre démarrage ;) Vous avez du talent ? Nous avons les défis. N'hésitez plus et postulez !

ContexteAu sein d'une division AI & Innovation d'un grand groupe international, une équipe dédiée à l'industrialisation et à la mise en production des solutions IA recherche un profil expérimenté pour assurer l'ownership technique d'un produit Data Science Platform. L'équipe compte une cinquantaine d'experts répartis sur plusieurs pôles : Solutions Engineering, Automation Engineering, Infrastructure Engineering, Product Office et Client Services. La plateforme de Data Science / MLOps est utilisée par plusieurs centaines de Data Scientists et repose sur des environnements Cloud et On-Premise. Elle s'intègre également à plusieurs infrastructures, plateformes et services d'IA générative en production. L'environnement s'appuie notamment sur : Des infrastructures Cloud et On-Premise Des environnements Kubernetes / OpenShift Des infrastructures GPU pour le training et l'inférence Des pratiques DevSecOps, GitOps, MLOps et LLMOps L'automatisation des infrastructures, plateformes et produits via leurs API Des enjeux forts de sécurité, observabilité, auditabilité, traçabilité et gouvernance MissionsEn tant qu'Expert Technique Data Science Platform, vous serez notamment en charge de : Participer à la conception technique et fonctionnelle du produit en collaboration avec les équipes Solutions Engineering et DevSecOps. Assurer le respect des exigences de sécurité, conformité, confidentialité et production IT. Définir et mettre en œuvre les mécanismes permettant aux équipes métiers et IT d'assurer leur propre gouvernance du produit. Construire, maintenir et faire évoluer la roadmap technique du produit en fonction des besoins des utilisateurs. Accompagner au quotidien les utilisateurs et décideurs métiers et IT et promouvoir les bonnes pratiques d'utilisation de la plateforme. Superviser les opérations critiques : changements, déploiements, mises à jour et évolutions, avec une vision de bout en bout des impacts. Organiser et documenter la gestion des incidents, notamment les analyses de root cause et la coordination entre les différentes équipes. Assurer la relation technique avec les fournisseurs et partenaires intervenant sur le produit : éditeurs, équipes d'industrialisation et équipes infrastructure. Contribuer à l'amélioration continue des processus et à l'alignement avec les autres équipes Data & IA. Être force de proposition sur l'automatisation, l'industrialisation et l'évolution des pratiques MLOps / LLMOps. Environnement de travailEsprit Team Play et forte collaboration transverse Environnement international et technologique Autonomie, rigueur et exigence de qualité Fort sens du service Curiosité et veille technologique Appétence pour le partage de connaissances Forte culture de l'automatisation Anglais courant indispensable : échanges avec des fournisseurs et utilisateurs internationaux, documentation principalement en anglais Environnement de travail MacOS ou Windows au choix

Scope : Equipe IT CRM & LOYALTY et ensemble du delivery Customer dont le DAM Écosystème plateforme : Salesforce Service Cloud CRM : Adobe Loyalty : Maxxing Site e-commerce sur Salesforce Commerce Cloud Méthodologie : SAFe avec livraisons toutes les 3 semaines, avec un rythme de sprints en 2 semaines + 1 semaine Équipe en place : 1 PO/PM + 1 tech lead + 2 développeurs Salesforce + 1 développeur Salesforce TBH Missions principales Administration Salesforce (profils, rôles, permissions, layouts, record types, rapports…) Développement Apex (classes, triggers, test classes) Création et évolution de composants Lightning Web Components (LWC) Mise en place et optimisation des Flows Configuration des files d'attente et de l'omni-channel Intégration avec des systèmes tiers via API REST (notamment coordination avec le CRM Adobe) Participation aux phases de tests (unitaires et fonctionnels) Debug et correction des anomalies remontées par les équipes métier ou QA Gestion des déploiements (Change Sets) Participation aux ateliers autour des nouvelles fonctionnalités (Agentforce)

Dans le cadre de la transformation digitale et de l'intégration des dernières innovations d'Intelligence Artificielle de l'écosystème Salesforce, nous recherchons un(e) Consultant(e) Salesforce AI Specialist – Agentforce & Data Cloud. Rattaché(e) aux équipes Architecture & Data, vous interviendrez à la pointe des technologies Salesforce pour concevoir des cas d'usage IA à fort impact, unifier la donnée client en temps réel et déployer des agents virtuels autonomes. Missions : Déploiement d'Agents IA & Workflows : Concevoir et déployer des agents virtuels autonomes via Agentforce. Structurer et configurer des workflows intelligents (Agentic Workflows) pour automatiser les processus métiers complexes. Unification & Valorisation de la Donnée : Paramétrer la plateforme Data Cloud (CDP) afin de centraliser, harmoniser et modéliser la donnée client en temps réel. Interconnecter les sources de données hétérogènes pour alimenter les modèles d'IA et assurer un suivi personnalisé. Ingénierie IA & Prompt Design : Modéliser et concevoir les cas d'usage métiers via le Prompt Engineering et l'utilisation d'Einstein Studio. Optimiser les requêtes et affiner les réponses générées par les modèles d'IA. Gouvernance, Sécurité & Accompagnement : Garantir la conformité et la sécurité des flux de données IA via le Salesforce Trust Layer. Accompagner les équipes métiers dans l'adoption des outils IA, formaliser les bonnes pratiques et animer la conduite du changement.

Niveau d'expérience : Junior (1 à 3 ans) Type de poste : Ingénieur IA / MLOps Junior (H/F) Localisation : Région parisienne (hybride possible) Démarrage : Dès que possible. Contexte Dans le cadre du développement de ses activités Data & Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Ingénieur IA / MLOps Junior pour rejoindre son équipe dédiée à la conception, l'industrialisation et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle. Vous interviendrez sur des projets innovants à fort impact, couvrant aussi bien l'IA générative que les modèles de Machine Learning traditionnels, dans un environnement cloud et DevOps moderne. Vos missions En tant qu'Ingénieur IA / MLOps, vous aurez pour responsabilités de : Agir comme référent technique IA auprès des différentes parties prenantes : équipes projets, développeurs, architectes et métiers. Concevoir, développer, industrialiser et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de bout en bout. Participer à l'intégration de solutions IA développées en interne ou proposées par des éditeurs externes. Contribuer à la mise en place et à l'évolution de la plateforme IA (MLOps, monitoring, gouvernance, catalogue de modèles). Industrialiser les modèles développés par les équipes Data Science afin de garantir leur passage en production. Assurer le respect des bonnes pratiques de développement, d'exploitation et de gouvernance IA. Participer à la mise en conformité des projets avec les exigences réglementaires et les standards de sécurité des données. Profil recherchéCompétences comportementales Nous recherchons une personne : Orientée résultats et capable de respecter les délais fixés. Dotée d'un fort esprit d'équipe et d'une bonne capacité de collaboration. Rigoureuse, organisée et autonome. Capable de communiquer efficacement à l'écrit comme à l'oral. Force de proposition avec une approche pragmatique des problématiques. Curieuse et en veille permanente sur les évolutions technologiques. Disposant d'un niveau d'anglais professionnel permettant d'évoluer dans un environnement technique international. Compétences techniquesExpérience Première expérience réussie (1 an minimum) en Intelligence Artificielle et/ou IA Générative. Participation à un projet de mise en production ou d'industrialisation de solutions IA. Une expérience dans un environnement réglementé constitue un atout. Langages et développement Excellente maîtrise de Python. Connaissances en SQL. La maîtrise des technologies JavaScript constitue un plus. Cloud & Infrastructure Expérience sur un environnement cloud de type AWS : S3 SageMaker Bedrock Lambda API Gateway ECS / EKS EC2 OpenSearch Aurora DevOps & MLOps Bonne connaissance des outils et pratiques : GitLab Docker Kubernetes Airflow MLflow Artifactory APIs REST Hugging Face Frameworks d'orchestration d'agents IA Outils de monitoring et de gouvernance des modèles Écosystème IA & Machine Learning Maîtrise des bibliothèques et frameworks : Scikit-learn Pandas TensorFlow PyTorch Transformers LangChain LangGraph Connaissances des concepts suivants : Machine Learning supervisé et non supervisé Deep Learning RAG (Retrieval Augmented Generation) Fine-tuning de modèles Agentic AI et systèmes multi-agents Human-In-The-Loop (HITL) Monitoring et observabilité des systèmes IA Data & Bases de données SQL et NoSQL Bases vectorielles (OpenSearch, Redis, PGVector ou équivalent) Notions de bases orientées graphe appréciées Méthodologies Bonne pratique des méthodes Agile (Scrum, Kanban ou équivalent).

Contexte de la mission L'équipe MTA (Modélisation et Technologies Avancées) conçoit et industrialise les composants IA utilisés par les métiers. Ses principales missions incluent : Développement des API Développement de chatbots : internes (ex. Jarvis) et externes (assistants métiers). Création d'agents IA : capables d'exécuter des workflows, interagir avec des API, orchestrer des outils, et automatiser des tâches complexes. Intégration avancée des modèles LLM : Mistral, GPT, Claude, etc. Contribution technique aux plateformes transverses : IALAB, IAP, GED/PHX, RPA, etc. Participation aux démonstrations système : sujets chatbots, workflows automatisés, IALAB, etc. Pour soutenir la montée en puissance des usages IA, le client souhaite renforcer l'équipe MTA avec un développeur expérimenté spécialisé en agents IA, orchestration, chatbots avancés et intégrations SI. Objectifs et livrables 1 Développer des agents IA avancés pour les métiers Conception d'agents capables d'appeler des API, déclencher des outils internes, et exécuter des actions complexes. Gestion de scénarios multi-étapes : analyse ® décision ® action ® supervision. Construction de "tooling IA" : actions, connecteurs, permissions, wrappers. Alignement avec les procédures SSI, DPO et gouvernance IA. 2 Conception ou amélioration de chatbots métiers Développement d'assistants IA pour piloter la documentation, les workflows, la qualification documentaire, etc. Implémentation des mécanismes clés : mémoire, récupération d'information, contextualisation. Optimisation UX des interactions : prompts, actions, réponses structurées. Support multi-modèles : Mistral Large, GPT-4o, Claude 3.7, etc. 3 Intégration et orchestration avec le SI Appels sécurisés vers les API internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, etc. Connexion aux outils d'orchestration existants : RPA, IALAB, pipelines documentaires. Mise en place d'exécuteurs d'outils avec gestion fine des autorisations et logs. 4 Industrialisation et fiabilisation Observabilité complète : logs, métriques, traçabilité, monitoring des coûts. Tests unitaires et end-to-end pour chatbots et agents. Contribution aux frameworks internes : libs maisons, conventions IA. Participation aux démos système, PI planning et increments Agile. Développement Python expert : FastAPI, async, architectures modulaires. Très bonnes bases en Node.js/TypeScript pour certains agents front ou services d'intégration. Développement orienté API-first. Bonne pratique des patterns d'architecture cloud : Azure Functions, containers, CI/CD. DévSecOps: You Build It And You Run It. IA et Agents Maîtrise de la conception d'agents IA outillés (ReAct, Agentic Workflow, Toolformer-like). Connaissance des frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel ou équivalents. Forte capacité à modéliser des workflows IA/métiers dans des environnements complexes. Excellente maîtrise des LLM (Mistral, GPT, Claude). 3 Chatbots Conception de flows conversationnels complexes. Intégration de modules mémoire, RAG, reformulation. Optimisation de prompts avancés. Conscience UX conversationnelle : turn-taking, clarifications automatiques. 4 Intégration et Données Appels API REST/GraphQL internes. Interaction avec GED, bases documentaires, data lakes. Utilisation ou construction de {*}connecteurs métier{*}. 5 Qualité, Sécurité et Gouvernance Logs, audit, monitoring : Grafana, Prometheus, Langfuse. Compréhension des contraintes de sécurité des agents : permissions d'actions, filtrage des commandes, sandboxing, conformité interne IA. Forte autonomie et capacité à mener des sujets en transverse. Pédagogie et vulgarisation pour les métiers utilisant les chatbots/agents. Capacité à documenter : guides, API docs, schémas. Esprit produit : proposer, challenger, prioriser, démontrer. Participation active aux rituels Agile et aux démonstrations. 1 Langages et Frameworks Python (FastAPI, async) Node.js/TypeScript Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel 2 Modèles et IA LLM : Mistral, GPT, Claude RAG (Retrieval-Augmented Generation) Mémoire et contextualisation 3 Intégration et Orchestration API : REST, GraphQL Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Connecteurs métier 4 Cloud et DevOps Kafka Azure Functions Containers CI/CD 5 Observabilité et Sécurité Grafana Prometheus Langfuse SSI, DPO, gouvernance IA Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence CI/CD Containers Connecteurs métier SSI, DPO, gouvernance IA KAFKA API : REST, GraphQL LLM : Mistral, GPT, Claude Mémoire et contextualisation Prometheus Python (FastAPI, async) Grafana Langfuse Outils internes : ERP, GED, RPA, CRM, PHX, IALAB, IAP Frameworks agents : LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Semantic Kernel Node.js/TypeScript Azure Functions RAG (Retrieval-Augmented Generation)

ContexteLa mission s'inscrit dans une démarche FinOps visant à améliorer le pilotage, la maîtrise et l'optimisation des dépenses liées aux services Cloud ainsi qu'aux nouveaux usages de l'intelligence artificielle. Une plateforme FinOps interne, Aria, centralise les données de consommation provenant de différentes plateformes et sources. L'objectif est de poursuivre son évolution, d'automatiser les tableaux de bord Power BI existants et de les intégrer directement à la plateforme. MissionsVous interviendrez notamment sur : L'automatisation et l'intégration des tableaux de bord Power BI existants au sein de la plateforme FinOps ; Le développement et l'évolution des applications et interfaces de la plateforme ; L'intégration de données provenant de sources multiples via API, ETL et bases de données ; La conception et le développement de fonctionnalités permettant le pilotage des coûts Cloud, le suivi des usages et le reporting FinOps ; La mise en place de mécanismes automatisés d'allocation des coûts et de pilotage budgétaire ; L'intégration et l'exploitation des API des fournisseurs Cloud, notamment Microsoft/Azure, ainsi que de GitHub ; L'intégration de services d'IA générative / LLM, notamment pour assurer le suivi des usages et des coûts associés ; La maintenance, le support et l'évolution continue de la plateforme ; La participation aux travaux de gouvernance FinOps et aux réflexions d'évolution de la solution ; La documentation, le reporting et le transfert de compétences auprès des équipes. Environnement techniqueBack / développement : Java, Python Front : Angular, React Cloud : Microsoft Azure Data / BI : Power BI, API, ETL, bases de données DevOps / outils : GitHub IA : IA générative / LLM

RESPONSABILITÉS PRINCIPALES • Concevoir des applications LLM de bout en bout, du besoin métier à la mise en production. • Construire et opérer les pipelines de retrieval, d'indexation, d'embeddings et d'évaluation. • Concevoir et orchestrer des agents et workflows multi-agents, avec garde-fous et politiques d'usage. • Définir les stratégies d'évaluation : qualité des réponses, sécurité, robustesse et parcours utilisateurs. • Mettre en place les métriques, le monitoring et les pratiques GenAIOps. • Sécuriser, déployer et intégrer les applications IA dans les processus et outils métiers. • Collaborer avec les métiers pour identifier et prioriser les cas d'usage à forte valeur.

Ingénieur Data Senior (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur des projets stratégiques liés à la valorisation, la gouvernance et l'industrialisation de la donnée. Vous évoluez dans un environnement exigeant où les enjeux de qualité, de conformité, de performance et de passage à l'échelle sont au cœur des initiatives Data. En tant qu'Ingénieur Data Senior, vous jouez un rôle clé dans la conception des architectures de données, l'industrialisation des pipelines et l'accompagnement des équipes techniques et métiers. Missions principalesPilotage et expertise DataGérer un portefeuille de projets Data couvrant l'ensemble du cycle de vie de la donnée : ingestion, transformation, exposition et gouvernance. Être le référent Data auprès des parties prenantes techniques et métiers. Accompagner les équipes dans la qualification des besoins et leur traduction en solutions techniques robustes. Participer aux choix d'architecture et aux orientations stratégiques Data. Conception et développementConcevoir, développer et optimiser des pipelines de données industrialisés. Garantir la performance, la robustesse, la maintenabilité et la scalabilité des solutions. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de modélisation et de qualité des données. Challenger les solutions proposées par les équipes Data Engineering et Analytics. Industrialisation & DataOpsDéfinir et appliquer les standards DataOps. Mettre en place les processus de CI/CD, monitoring, alerting et observabilité. Assurer le versionning, la traçabilité et l'automatisation des traitements. Concevoir des architectures modulaires favorisant la mutualisation et la réutilisation des composants existants. Piloter les déploiements en environnement de production. Gouvernance et conformitéGarantir le respect des normes de sécurité, des contraintes réglementaires et des politiques de gouvernance des données. Assurer la qualité des livrables avant leur mise en production. Participer à la mise en place du catalogage, de la gestion des métadonnées et du lignage de la donnée. Être l'interlocuteur privilégié des instances de validation et de contrôle. Accompagnement des équipesEncadrer et faire monter en compétence les profils juniors. Diffuser les bonnes pratiques Data Engineering et DataOps. Assurer un rôle de conseil et de pédagogie auprès des équipes métiers. Contribuer activement à la veille technologique et à l'amélioration continue des pratiques. Compétences comportementales recherchéesLeadership technique et capacité d'influence. Excellent relationnel et sens de la communication. Forte orientation résultats et qualité de service. Esprit d'analyse et de synthèse. Capacité à travailler dans des environnements complexes et multi-acteurs. Autonomie et prise d'initiative. Esprit d'équipe et sens du partage des connaissances. Curiosité technologique et culture de l'innovation. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesData EngineeringSolide expérience dans la conception et l'industrialisation de plateformes Data. Maîtrise des architectures Data modernes (Data Lake, Data Warehouse, Lakehouse). Expertise dans la conception de pipelines ETL/ELT. Maîtrise des problématiques de qualité, gouvernance et traçabilité des données. Langages & DéveloppementPython (expert). SQL avancé. Connaissance des principes de développement logiciel et des bonnes pratiques d'ingénierie. Cloud & Plateformes DataBonne maîtrise d'au moins un environnement cloud majeur : AWS Azure Google Cloud Platform DataOps & DevOpsGit / GitLab / GitHub Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code Orchestration de workflows (Airflow ou équivalent) Monitoring & Observabilité Bases de donnéesSGBD relationnels (PostgreSQL, SQL Server, Oracle, MySQL...) Bases NoSQL Solutions analytiques et moteurs de recherche Connaissances des technologies de catalogage et gouvernance des données Architecture & GouvernanceArchitecture orientée données. Data Modeling. Data Quality Management. Data Lineage. Gestion des métadonnées. Connaissance des cadres réglementaires liés à la donnée (RGPD, Data Act ou équivalents).

Dans le cadre de projets d'innovation et de transformation digitale dans le secteur bancaire, nous recherchons un Consultant IA Agentic / IA Générative capable de concevoir et d'industrialiser des solutions basées sur les LLM, les architectures RAG et les systèmes multi-agents. Le consultant interviendra sur l'identification et la mise en œuvre de cas d'usage IA permettant notamment d'automatiser des processus, d'exploiter des données et documents complexes et d'améliorer l'efficacité opérationnelle des équipes métiers. Missions principales Identifier et cadrer des cas d'usage d'IA Générative et Agentic AI avec les équipes métiers. Concevoir des assistants intelligents et des systèmes conversationnels. Concevoir et développer des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation). Développer des agents IA autonomes capables de raisonner, rechercher des informations et exécuter des actions. Concevoir et orchestrer des workflows multi-agents. Intégrer différents modèles de langage : OpenAI, Azure OpenAI, Gemini ou modèles open source. Développer les mécanismes de connexion entre les agents IA, les API, les bases de données et les outils internes. Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de monitoring et de sécurisation des solutions IA. Industrialiser les solutions sous forme d'API et de services Cloud. Participer aux pratiques LLMOps / MLOps. Prendre en compte les contraintes de sécurité, confidentialité, gouvernance et conformité liées au secteur bancaire. Accompagner les équipes métiers dans l'adoption des solutions IA.

Contexte : Les modalités Lieu : Dijon Télétravail : Jusqu'à 3 jours par semaine Démarrage : ASAP Durée : Mission longue Les missions attendues par le Consultant IA – Python & LLM (H/F) : Nous cherchons un consultant IA pour accompagner un de nos clients dans la conception et l'industrialisation de ses solutions d'Intelligence Artificielle. Venez développer les architectures de demain (RAG, agents IA) au sein d'un environnement cloud moderne et ambitieux. Vos missions Concevoir, développer et déployer des applications d'Intelligence Artificielle de bout en bout. Mettre en œuvre et optimiser des architectures avancées (RAG, agents IA) en utilisant LangGraph et Google ADK. Assurer l'industrialisation et l'intégration de ces solutions innovantes au sein d'environnements Cloud. Garantir la performance, la robustesse et la scalabilité des modèles LLM déployés en production.

Contexte de la mission Nous recherchons un AI Engineer disposant de 5 à 7 ans d'expérience, avec de solides compétences en Python, LangChain et IA agentique, ainsi qu'une expertise du cloud Azure. Il interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle. Missions principales Concevoir et développer des applications IA en Python. Développer des agents IA avec LangChain : orchestration, utilisation d'outils et intégration aux systèmes existants. Mettre en place des workflows agentiques adaptés aux besoins métiers. Intégrer et déployer les solutions dans un environnement cloud Azure. Évaluer et améliorer la fiabilité, la performance et la qualité des réponses des agents. Collaborer avec les équipes métiers et techniques, et documenter les solutions développées. Compétences requises Solide maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement logiciel. Expérience concrète de LangChain pour la conception d'applications intégrant des LLM. Maîtrise des concepts d'IA agentique : orchestration d'agents, gestion du contexte et appels d'outils. Expertise du cloud Azure, notamment pour l'intégration et le déploiement de solutions IA. Capacité à traduire un besoin métier en solution technique exploitable en production. Compétences complémentaires appréciées Connaissance de LangGraph et d'Azure OpenAI. Expérience des architectures RAG et des bases de données vectorielles. Pratique du CI/CD, de la conteneurisation et du monitoring d'applications IA. Profil recherché Vous justifiez de 5 à 7 ans d'expérience professionnelle en développement logiciel, Data ou IA, avec une expérience significative sur des projets d'IA générative et agentique. Autonome et rigoureux, vous appréciez le travail en équipe et savez expliquer vos choix techniques.Contexte de la mission Nous recherchons un AI Engineer disposant de 5 à 7 ans d'expérience, avec de solides compétences en Python, LangChain et IA agentique, ainsi qu'une expertise du cloud Azure. Il interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle. Missions principales Concevoir et développer des applications IA en Python. Développer des agents IA avec LangChain : orchestration, utilisation d'outils et intégration aux systèmes existants. Mettre en place des workflows agentiques adaptés aux besoins métiers. Intégrer et déployer les solutions dans un environnement cloud Azure. Évaluer et améliorer la fiabilité, la performance et la qualité des réponses des agents. Collaborer avec les équipes métiers et techniques, et documenter les solutions développées. Compétences requises Solide maîtrise de Python et des bonnes pratiques de développement logiciel. Expérience concrète de LangChain pour la conception d'applications intégrant des LLM. Maîtrise des concepts d'IA agentique : orchestration d'agents, gestion du contexte et appels d'outils. Expertise du cloud Azure, notamment pour l'intégration et le déploiement de solutions IA. Capacité à traduire un besoin métier en solution technique exploitable en production. Compétences complémentaires appréciées Connaissance de LangGraph et d'Azure OpenAI. Expérience des architectures RAG et des bases de données vectorielles. Pratique du CI/CD, de la conteneurisation et du monitoring d'applications IA. Profil recherché Vous justifiez de 5 à 7 ans d'expérience professionnelle en développement logiciel, Data ou IA, avec une expérience significative sur des projets d'IA générative et agentique. Autonome et rigoureux, vous appréciez le travail en équipe et savez expliquer vos choix techniques.

Contexte : Au sein du pôle Data & IA, intégration de l'équipe GenAI en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes d'Intelligence Artificielle à destination des différentes entités du groupe. L'objectif est de concevoir des offres d'IA générative industrialisées, sécurisées et hautement disponibles, déployables aussi bien sur des infrastructures Cloud (AWS, GCP) que On-Premise, en s'appuyant sur des architectures modernes, distribuées et résilientes. Missions : Concevoir et déployer des architectures techniques dédiées aux plateformes d'IA générative. Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes agentiques via les pratiques MLOps et LLMOps. Développer et maintenir des services managés en intégrant les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance. Automatiser les infrastructures et les pipelines de déploiement (Infrastructure as Code, CI/CD). Assurer la mise en production, le maintien en condition opérationnelle et l'optimisation des plateformes IA. Participer aux choix d'architecture et assurer le rôle de référent technique sur un produit de la squad. Concevoir la documentation technique et accompagner l'adoption des solutions auprès des équipes internes. Réaliser des démonstrations techniques et promouvoir les offres d'IA générative. Participer aux cérémonies Agile (Daily Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement, Roadmap) et contribuer aux travaux de la squad. Participer aux astreintes techniques afin de garantir la disponibilité des plateformes. Stack technique : Cloud & Infrastructure AWS : EKS, SageMaker, Bedrock GCP : GKE, Vertex AI Kubernetes, OpenShift, Docker Environnements On-Premise Infrastructure as Code & CI/CD Terraform Ansible Jenkins GitLab CI Kestra Développement Python SQL Data & IA MLflow Dataiku JFrog Artifactory Orchestration de workloads IA Bases de données vectorielles : OpenSearch, Elasticsearch, PostgreSQL (PGVector), MongoDB Atlas, Amazon RDS Observabilité Prometheus Grafana Dynatrace AWS CloudWatch AWS X-Ray Méthodologie Agile / Scrum DevOps / MLOps / LLMOps Infrastructure as Code (IaC) CI/CD Architecture Cloud Native Sécurité, conformité et gouvernance des plateformes IA

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.

Vous rejoignez un grand groupe international au sein de l'équipe AI Service, en charge d'une brique technologique stratégique de la plateforme. Dans un environnement européen, vous concevez et industrialisez des capabilities IA au service de produits juridiques utilisés par des milliers de professionnels du droit. Votre rôle : être au cœur des services IA, en concevant des APIs robustes capables d'orchestrer des appels LLM, des pipelines RAG et des traitements massifs, tout en garantissant performance, scalabilité et fiabilité. Missions principales Conception & Développement : APIs robustes (FastAPI), orchestration LLM/RAG, pipelines massifs, multi‑tenant Performance & Scalabilité : faible latence, streaming temps réel, gestion de la concurrence et montée en charge Observabilité & Sécurité : logs, métriques, traces, guardrails, Zero Trust, gestion des secrets Leadership Technique : gouvernance Inner Source, accompagnement des squads, promotion du Clean Code et des bonnes pratiques Innovation & Rayonnement : veille IA, benchmarks, POCs, contribution open‑source Stack technologique cible Langages : Python 3.11+ (expertise requise), Go, Java/Spring Boot APIs & Web : FastAPI, Starlette, Pydantic, Uvicorn Asynchrone : asyncio, httpx, workers, streaming LLM : OpenAI/Azure OpenAI, LangChain, Mistral, Bedrock Cloud & Data : AWS, Azure, OpenSearch, Weaviate, PostgreSQL, Redis, Kafka, Docker, CI/CD Tests : Pytest, pytest‑asyncio