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🌟 Quel sera ton poste ? 🌟 💼 Poste : SRE DevOps IA/MLOps Junior H/F 📍 Lieu : Paris (75) 🏠 Télétravail : Flexible 📝 Contrat : Freelance 💸 TJM : 450€-480€ 👉 Contexte client : Tu rejoins un acteur majeur du numérique engagé dans le développement et l'industrialisation de solutions innovantes basées sur l'Intelligence Artificielle et le Machine Learning. Dans un contexte de forte accélération des usages IA, l'enjeu est de construire, fiabiliser et automatiser les plateformes techniques supportant l'entraînement, le déploiement et l'exploitation des modèles d'intelligence artificielle. Les équipes travaillent sur des environnements critiques nécessitant une forte disponibilité, une observabilité avancée et une industrialisation des processus afin d'accompagner les projets IA à grande échelle. En tant que SRE DevOps IA/MLOps Junior, tu interviens à l'interface entre les équipes Data, IA et Exploitation afin de garantir la performance, la résilience et l'automatisation des plateformes supportant les solutions de Machine Learning et d'IA générative. Tu auras pour missions de : Concevoir, déployer et maintenir les infrastructures nécessaires aux plateformes IA et Machine Learning. Participer à l'industrialisation des environnements MLOps et IA Ops. Automatiser les déploiements, l'exploitation et la supervision des services. Mettre en œuvre les bonnes pratiques Site Reliability Engineering (SRE) afin d'améliorer la fiabilité et la résilience des plateformes. Participer à l'optimisation des environnements d'entraînement et d'inférence des modèles IA. Déployer et maintenir les solutions de monitoring, d'observabilité et d'alerting. Accompagner les équipes Data Science et IA dans l'industrialisation des pipelines de développement et de déploiement. Participer à la gestion des incidents, à l'amélioration continue et à l'automatisation des processus d'exploitation. Contribuer à la mise en place et à l'exploitation de solutions d'IA générative telles que Claude. Rédiger et maintenir la documentation technique et les procédures d'exploitation. 🧰 Stack technique : DevOps & Automatisation : Git, CI/CD, Ansible, Terraform. Conteneurisation & Orchestration : Docker, Kubernetes. Observabilité : Prometheus, Grafana, ELK, Monitoring & Alerting. IA / Machine Learning : MLOps, IA Ops, plateformes d'entraînement, de déploiement et d'exploitation de modèles IA/ML, IA générative (Claude). Systèmes : Linux. Scripting : Python, Bash.

CONTEXTE : Notre ESN accompagne un acteur bancaire majeur dans un programme stratégique d'industrialisation et d'enrichissement de sa gestion des incidents, avec une ambition d'étendre cette démarche à l'ensemble des processus ITSM Ce programme s'appuie sur des technologies innovantes d'intelligence artificielle, de machine learning et d'automatisation, intégrées à la plateforme ITSM du groupe (ServiceNow). MISSIONS PRINCIPALES : En tant que Développeur IA, vous intégrerez les équipes de développement et de production pour concevoir et mettre en œuvre les briques d'intelligence artificielle du dispositif. Vos responsabilités incluront : · Le développement d'APIs d'orchestration pour la gestion des incidents. · La conception de systèmes d'IA pour la classification automatique des tickets et l'assistance à la rédaction. · La création et l'optimisation des prompts de catégorisation des tickets. · L'implémentation et l'ajustement d'algorithmes de machine learning (clustering, génération de texte). · L'intégration des briques IA avec les processus ITSM existants et la plateforme ServiceNow. · L'analyse des échanges et des performances des outils IA, ainsi que la définition et le suivi des indicateurs d'impact. · La documentation et la capitalisation des connaissances sur le SI métier. · La prise en compte de la sécurité et de la protection des données traitées.

Description de la mission : Dans le cadre des projets IT Innovation, vous intégrerez l'équipe AI Factory/Innovation en tant que Développeur IA Python. Vous serez en charge du développement, de l'intégration et de l'optimisation des modèles d'intelligence artificielle pour les différents use cases métiers. Vous travaillerez en mode agile en proximité avec les Data Scientists, les architectes solutions, les équipes métier et IT des autres filières . Vous aurez un rôle clé dans l'industrialisation et le déploiement des solutions IA en production. Expert en agentic coding, vous maîtrisez parfaitement les outils d'IA générative (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT) pour accélérer le développement tout en maintenant des standards de qualité élevés. Vous êtes capable de décomposer des problèmes complexes en instructions claires pour l'IA et de valider/optimiser le code généré. La mission se déroule dans un contexte anglophone, la maîtrise de l'anglais est obligatoire. Résultats attendus (Livrables) : • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du agentic coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de agentic coding avec l'équipe

Au sein d'un acteur majeur du retail européen, l'équipe Data & IA Marketplace traite des volumes massifs de données issues de vendeurs tiers. L'objectif est d'automatiser la qualification, la classification et l'enrichissement des catalogues produits pour garantir une expérience utilisateur optimale. Le défi réside dans l'industrialisation de modèles complexes au sein d'une architecture Data Mesh en forte croissance. La Stack Technique Langages : Python, Bash. Cloud : GCP (Google Cloud Platform). Orchestration & MLOps : Airflow, Kubeflow, ZenML, MLflow, Vertex AI. Infrastructure & DevOps : Docker, Kubernetes, Terraform, Ansible, Gitlab CI. Data Quality & Feature Store : Great Expectations, Feast. Ta Mission & Ton Impact : Concevoir et maintenir des pipelines MLOps automatisés (CI/CD) pour l'entraînement et le déploiement des modèles en production. Gérer l'infrastructure cloud via Terraform et assurer le versioning complet des modèles et des données. Implémenter le monitoring de performance (détection de drift, latence) et configurer l'alerting pour garantir la fiabilité des solutions. Accompagner les Data Scientists dans l'adoption des meilleures pratiques de développement (code quality, tests, industrialisation). Intégrer des validations de schémas et des filtres de qualité de données au sein des pipelines de production.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement et de l'industrialisation d'une plateforme d'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Architecte Plateforme IA capable de concevoir, déployer et maintenir l'infrastructure logicielle et matérielle nécessaire au cycle de vie des modèles et services IA. L'architecte fera le lien entre les équipes Machine Learning, Software Engineering et DevOps/SRE, en garantissant la performance, la sécurité, la scalabilité et la fiabilité de la plateforme. Mission de 6 mois maximum, avec possibilité de pré-embauche. Missions principalesConcevoir et industrialiser une plateforme IA capable de supporter des usages à grande échelle. Définir et optimiser les architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation) : Advanced RAG, Graph RAG et Agentic RAG. Concevoir des architectures d'intégration de données expertes dans les modèles d'IA. Mettre en place et optimiser les processus MLOps / LLMOps : déploiement, monitoring et gestion du cycle de vie des modèles. Garantir la confidentialité et la sécurité des données, notamment dans le cadre du RGPD et de l'AI Act. Piloter l'infrastructure Cloud et l'orchestration Kubernetes. Optimiser la scalabilité, les performances et les coûts d'inférence des modèles IA (GPU/CPU, token management). Participer à la mise en œuvre d'une plateforme répondant aux exigences de souveraineté numérique.

Sparrow est une plateforme d'IA et d'Analytics entièrement développée et exploitée en interne. Notre équipe dédiée développe un environnement de pointe s'appuyant sur les dernières technologies open source afin de fournir des solutions robustes et évolutives. En intégrant des capacités de Machine Learning (ML), d'Intelligence Artificielle (IA), d'IA générative (GenAI) et d'IA agentique, Sparrow permet aux équipes métiers et aux analystes de stimuler l'innovation et de créer de la valeur à partir des données dans l'ensemble de l'organisation. Notre mission est de fournir une plateforme fluide permettant d'accélérer la prise de décision basée sur l'IA, notamment en permettant à des agents autonomes d'exécuter des tâches, de raisonner sur des jeux de données complexes et d'interagir de manière dynamique avec les systèmes de l'entreprise, tout en garantissant scalabilité, sécurité, conformité et facilité d'utilisation. À propos du posteEn tant que Platform Engineer au sein de l'équipe Sparrow de BNP Paribas Personal Finance, vous serez au cœur de notre mission visant à accélérer l'utilisation du Machine Learning et la valorisation des données à grande échelle. Vous contribuerez à la construction et à la maintenance d'une plateforme ML et Data robuste, permettant aux Data Scientists et Data Analysts de se concentrer sur l'essentiel : exploiter et créer de la valeur à partir des données. Vous travaillerez au sein d'une squad composée de différents profils : Product Owner, Lead, développeurs Front-end/Back-end et DevOps. Vos principales missions seront : Concevoir, implémenter et maintenir le backend cloud de Sparrow, orchestré par des opérateurs Kubernetes développés en Golang. Utiliser des bibliothèques et outils open source standards tels que Argo, MLflow, VS Code, etc. Contribuer à l'évolution de l'architecture de la plateforme afin de répondre aux nouveaux besoins en Machine Learning, analyse et traitement des données. Participer à l'amélioration des pipelines CI/CD, des processus de développement et des pratiques de sécurité. Participer à la gestion des incidents et au support de la plateforme afin de garantir une haute disponibilité et une forte fiabilité. Impact auprès des différentes parties prenantesPour les Data Scientists et Data Analysts : vous contribuerez à créer un environnement efficace et simple d'utilisation, accélérant leur travail et leur permettant de se concentrer sur la création de valeur plutôt que sur les problématiques d'infrastructure. Pour les équipes Engineering : vous fournirez des capacités de plateforme robustes ainsi que des bonnes pratiques permettant un développement efficace et scalable des fonctionnalités. Pour les métiers : vous assurerez une haute disponibilité des composants, notamment des modèles utilisés en production. Pour l'organisation : vous contribuerez au maintien de standards élevés en matière de sécurité et d'efficacité opérationnelle. Ce poste offre l'opportunité de travailler à l'intersection du Cloud Computing, des infrastructures Machine Learning et du Software Engineering. Stack technique de l'équipeDéveloppement : Golang ; Python serait un plus Infrastructure : Kubernetes (IKS), Cert Manager, HashiCorp Vault, Full TLS Conteneurisation : Docker, BuildKit Système : Linux CI/CD & repositories : GitLab, GitLab CI, Artifactory Déploiement : ArgoCD, Helm, Kustomize Cache : Redis Sentinel Monitoring / Observabilité : Elasticsearch, Grafana, Beats, Kibana, APM, Prometheus Stockage : MinIO, Block Storage Automatisation : Ansible Profil recherchéExpérience et compétences requisesExpérience significative en tant que Software Engineer ou Cloud Engineer. Il s'agit d'un poste de niveau intermédiaire. Forte attention portée à la qualité et aux processus d'ingénierie logicielle : l'équipe exploite elle-même ce qu'elle développe et considère la fiabilité comme une valeur essentielle. Expérience en Golang ; Python constitue un plus. Bonne connaissance de Kubernetes On-Premise : l'ensemble des services et workloads fonctionne sur Kubernetes, réparti sur plusieurs clusters. Bonnes capacités de communication écrite et orale. Niveau d'anglais correct, à l'écrit comme à l'oral. Orientation utilisateur et solution. Capacités analytiques et organisationnelles. Compétences appréciées / bonusExpérience sur des sujets liés au Machine Learning ou à l'Intelligence Artificielle. Expérience avec les technologies Cloud. Conditions de travailBâtiment organisé en Flex Office, situé à Levallois-Perret ou Mérignac. Télétravail régulier, intégré au mode de fonctionnement de l'équipe. Ce que nous proposonsVous évoluerez dans un contexte international, avec des échanges avec des utilisateurs du groupe BNP Paribas sur des domaines techniques et fonctionnels variés et innovants. Vous serez amené(e) à communiquer et collaborer régulièrement avec de nombreuses parties prenantes issues : des métiers : Risques, Opérations, Marketing, etc. des équipes IT : Application Managers, Développeurs, Intégrateurs.

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

Contexte de la mission : Dans le cadre du développement de solutions logicielles intégrant des composants d'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Ingénieur Logiciel IA / MLOps H/F pour le compte d'un client central du secteur militaire. Vous rejoindrez une équipe en charge de l'industrialisation du cycle de vie de modèles IA, notamment dans des cas d'usage liés au traitement d'images. Vous interviendrez principalement sur l'intégration, le déploiement, la supervision et le maintien en conditions opérationnelles de modèles existants dans des environnements logiciels contraints. Responsabilités : - Intégrer des modèles de Machine Learning et Deep Learning dans les environnements logiciels cibles ; - Packager, versionner et déployer les modèles ainsi que leurs dépendances ; - Mettre en place et améliorer les chaînes d'intégration et de déploiement continus ; - Développer les composants nécessaires à l'exposition des modèles : API, services d'inférence, outils d'administration et scripts d'automatisation ; - Superviser les performances techniques et fonctionnelles des modèles déployés ; - Comparer les résultats obtenus aux jeux de référence et aux performances historiques ; - Identifier et analyser les éventuelles dégradations : dérive des données, évolution des entrées, perte de précision, latence ou contraintes de ressources ; - Optimiser le portage et l'exécution des modèles sur les environnements cibles, notamment sur GPU ; - Participer aux activités de qualification, de tests unitaires, d'intégration et de non régression ; - Rédiger la documentation technique et capitaliser les bonnes pratiques d'industrialisation IA ; - Assurer une veille technologique sur les outils de déploiement, de supervision et de monitoring des modèles IA.

Vous êtes passionné(e) par l'IA générative et les projets à fort impact utilisateur ? Nous recherchons pour l'un de nos clients du secteur un(e) Data Scientist Python / IA pour rejoindre un projet ambitieux : le développement d'un assistant intelligent destiné à transformer l'expérience de ses utilisateurs. Vous rejoindrez une équipe innovante, au contact direct des enjeux métier, où vos travaux auront une portée concrète et visible sur un produit final. C'est l'opportunité de travailler sur des cas d'usage IA en constante évolution, dans un environnement qui encourage l'expérimentation et la montée en compétences continue. Vos missions : – Conception, entraînement et optimisation de modèles IA/NLP au service de l'assistant – Développement Python autour de frameworks de Machine Learning et de Deep Learning – Collaboration étroite avec les équipes produit pour intégrer les modèles en conditions réelles – Veille technologique active sur les avancées en IA générative

Tech Lead IA - Nantes Profil recherché : Machine Learning,Workflow Automation,Generative AI - Solide bagage en développement logiciel : intégration d'API, automatisation, orchestration de workflows. - Pratique (ou fort appétit) des approches IA générative : LLM, agents, RAG : une première expérience est nécessaire. - Goût du prototypage rapide, sensibilité qualité/sécurité, plaisir à vulgariser et à travailler avec des interlocuteurs variés. - Ce qu'on t'offre : un rôle au coeur de la transformation IA, des cas d'usage concrets et visibles, le socle AIDEX pour ne pas partir de zéro, et un rythme sain (de la démo, pas du tunnel) QUALIFICATIONS : Machine Learning,Workflow Automation,Generative AI une équipe produit travaillant dans le Direction de l'Expérience Développement. Nous avons pour mission de renforcer l'autonomie de nos utilisateurs en leur mettant à disposition des outils dédiés aux environnements Fabricants, enrichis par les capacités de l'IA. Cette démarche s'applique notamment aux domaines de l'observabilité, de la gestion des incidents, du traitement des demandes de passage de batch, du rechargement des données, ainsi que de l'anonymisation des données. Intervention pour développer les agents IA de différents domaines, intégrés aux outils de la direction technique de notre client en t'appuyant sur les capacités d'IA disponible au sein de l'entreprise. La mission veut produire deux niveaux de livrables pour chaque cas d'usage : - Profils expérimentés : des agents opérationnels, des templates, des instructions et configurations de référence. Ce qu'il faut quand on sait déjà ce qu'on fait. - Ceux qui découvrent : un guide pas-à-pas, un contexte clair, et un retour d'expérience d'une équipe pilote qui l'a utilisé. Et pour que ça tienne la route en conditions réelles : - Beta tests : avant diffusion, on teste avec les équipes pilotes et on mesure (baseline DORA/DevEx). Un agent qui n'a pas survécu au terrain ne sort pas. - Jamais bloquant : l'IA prépare, propose, résume, génère ; elle ne décide pas et ne bloque pas la chaîne critique (règle ferme AIDEX). - Réutilise l'existant d'abord : chaque contribution passe la revue de cohérence et rejoint le socle commun, exposé dans le Hub Assistant IA du Portail. Activités à réaliser : - Qualifier avec les PM/PO les cas d'usage à assister par agent IA (Aide au diagnostic en environnement fabricant, assistant d'analyse de cohérence et d'amélioration des tests (projet SOPHIE), assistant à l'écriture de stratégie de test, etc). - Concevoir les workflows, prompts, règles métier et garde-fous ; développer sur le framework interne d'IA agentique. - Brancher les agents aux outils via API, événements et connecteurs ; tester, évaluer, documenter. - Présenter la valeur livrée à la démo AIDEX ; maintenir et faire évoluer les agents publiés. Profil recherché : - Solide bagage en développement logiciel : intégration d'API, automatisation, orchestration de workflows. - Pratique (ou fort appétit) des approches IA générative : LLM, agents, RAG : une première expérience est nécessaire. - Goût du prototypage rapide, sensibilité qualité/sécurité, plaisir à vulgariser et à travailler avec des interlocuteurs variés. - Ce qu'on t'offre : un rôle au coeur de la transformation IA, des cas d'usage concrets et visibles, le socle AIDEX pour ne pas partir de zéro, et un rythme sain (de la démo, pas du tunnel) QUALIFICATIONS : Machine Learning,Workflow Automation,Generative AI

Product Owner technique sur le périmètre Socle IA et Agentique (IA Gen) de la Plateforme Data & IA. Nantes L'objectif est de structurer et d'industrialiser les capacités plateforme qui permettent : - Côté Socle IA, de fabriquer, déployer et opérer des modèles d'IA classique (cycle de vie ML de bout en bout) ; - Côté IA Gen, d'outiller le passage à l'échelle de l'agentique (outils, frameworks, patterns) et de sécuriser le cycle de vie global d'un produit agentique (de la conception à l'exploitation). Les services LLM et les services partagés (OCR, Embedder, Speech2Text) étant déjà pilotés par des PO, l'enjeu de cette mission est de compléter le dispositif sur la brique agentique et de garantir une industrialisation robuste : réutilisabilité, qualité de service, observabilité, gouvernance d'usage et adoption. Cadrage & priorisation (avec le PM) - Qualifier les besoins, formaliser les cas d'usage et critères d'acceptation. - Décliner la vision PM en backlog/roadmap opérationnels, arbitrer valeur/risque/effort. Socle IA – cycle de vie ML - Piloter les évolutions plateforme permettant la fabrication et le déploiement : industrialisation des parcours, standards, documentation, templates - Contribuer aux exigences run : observabilité, performance, fiabilité, exploitabilité. IA Gen – outillage agentique - Définir et piloter la mise en place des outils & frameworks (orchestration, composants réutilisables, patterns). - Structurer le cycle de vie agentique : intégration, tests, évaluation, supervision, sécurité/guardrails, itérations. Pilotage delivery - Animer le backlog (refinement, planning, démos), suivre l'avancement, gérer dépendances/risques. - Coordonner dev/lead tech/data scientists/ops/archi, et sécuriser la qualité des livraisons. Adoption & documentation - Produire/mettre à jour la doc produit (guides, exemples, bonnes pratiques) et accompagner les équipes dans la prise en main. - Mettre en place des KPIs (usage, satisfaction, incidents, coût) et alimenter l'amélioration continue.

Développeur Java / DevOps – Projets IA (H/F)Type de contrat : CDI Expérience : 1 an minimum Secteur : Industriel Prise de poste : Dès que possible ContexteDans le cadre de sa transformation numérique, un groupe industriel multi-sites souhaite renforcer son équipe technique avec un développeur capable d'intervenir sur trois axes complémentaires : le développement Java, l'industrialisation DevOps et l'intégration de solutions d'intelligence artificielle. Ce poste est avant tout opérationnel : vous concevez, développez, testez et déployez des applications destinées aux équipes métiers et industrielles. Vous contribuez également à transformer des cas d'usage IA en solutions fiables et exploitables en production. Vos missionsDéveloppement Java / BackendDévelopper et maintenir des applications backend en Java 17+ et Spring Boot. Concevoir et faire évoluer des API REST, des services métiers et leurs interactions avec les bases de données. Écrire des tests et participer aux revues de code. Améliorer la qualité, la sécurité et les performances des applications. Documenter les développements et contribuer aux choix techniques de l'équipe. DevOps et industrialisationConstruire et améliorer les pipelines CI/CD sous GitLab. Conteneuriser les applications avec Docker et Docker Compose. Automatiser les phases de build, de test, de déploiement et de supervision. Contribuer à la fiabilité des environnements : logs, monitoring, alerting et résolution d'incidents. Accompagner les mises en production sur les différents sites du groupe. Intelligence artificielleParticiper à l'identification et au prototypage de cas d'usage IA à valeur métier. Intégrer des modèles ou des services d'IA dans les applications et les processus existants. Développer des solutions d'automatisation, d'assistance aux utilisateurs, d'analyse ou de recherche augmentée. Préparer et exploiter les données nécessaires, notamment à l'aide de Python. Industrialiser les prototypes : tests, versioning, déploiement, supervision, sécurité et maîtrise des coûts. Assurer une veille active sur les outils IA/ML, les LLM et leurs usages en environnement industriel. Environnement techniqueJava 17+, Spring Boot, Spring Security, JPA/Hibernate, GitLab CI/CD, Docker, Docker Compose, Maven/Gradle, API REST, PostgreSQL, Python, IA/ML, LLM et monitoring.