Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Dans le cadre du renforcement de la cybersécurité des usages d'intelligence artificielle chez l'un de nos clients grands comptes du secteur de l'assurance, CYNERS recherche un Expert SecOps IA / AI Security Engineer Senior (H/F). Vous intégrerez un dispositif de sécurité dédié aux environnements d'intelligence artificielle générative, aux plateformes d'automatisation et aux architectures agentiques. En collaboration avec les équipes SecOps, architecture, gouvernance, plateforme et production, vous interviendrez sur la sécurisation des usages IA, l'industrialisation des contrôles et la préparation à leur exploitation. Vos principales responsabilités : 1. Sécurité des plateformes IA et des données sensibles Analyser les usages IA, architectures, flux, API, connecteurs et identités. Vérifier les dispositifs SSO, IAM, habilitations, secrets et cloisonnement. Contribuer aux revues de sécurité et à l'application des exigences de protection des données sensibles. Accompagner la sécurisation des plateformes IA et des solutions d'automatisation. 2. Tests de sécurité IA et Red Teaming Concevoir et exécuter des scénarios de tests offensifs sur les LLM et agents IA. Identifier les vulnérabilités de type prompt injection, jailbreak, exfiltration de données et abus d'outils. Vérifier les corrections et automatiser les tests de non-régression. Capitaliser les scénarios de tests et les résultats des audits de sécurité. 3. Sécurisation des architectures LLM, RAG et MCP Sécuriser les interactions entre modèles, agents, outils MCP et systèmes d'information. Mettre en œuvre les principes de moindre privilège, de traçabilité et d'isolation. Contribuer à la sécurisation des architectures RAG et des modèles ouverts. Participer aux revues de sécurité des composants et modèles IA. 4. SecOps, DevSecOps et observabilité Intégrer les contrôles de sécurité aux processus de développement et aux pipelines CI/CD. Renforcer la journalisation, l'observabilité et la supervision des usages IA. Contribuer à la qualification des solutions Shadow AI, AI-SPM et de red teaming. Suivre les vulnérabilités, les remédiations et les preuves de sécurité. 5. Préparation du RUN et capitalisation Formaliser les procédures de sécurité et les runbooks. Constituer les dossiers de preuves et documenter les contrôles. Préparer les conditions de mise en production et de supervision. Assurer le transfert de connaissances aux équipes internes. Vous interviendrez en complément du référent sécurité IA existant, avec une forte autonomie opérationnelle sur les activités confiées.

ATTENTION : Seules les candidatures de personnes vivants déjà sur Bordeaux ou en train de démanger seront prises en compte car présentiel chez le client. Nous recherchons un Expert Solution Data / Architecte Data senior pour intervenir sur un programme stratégique de transformation Data dans le secteur financier. Vous accompagnerez le pilotage d'un projet Data d'envergure, depuis l'analyse des besoins jusqu'à la définition et la présentation des solutions, en lien étroit avec les équipes métier, MOA et architecture. Vous serez également amené à participer aux différentes instances de validation, à coordonner les parties prenantes et à contribuer au suivi opérationnel du programme. La mission s'inscrit dans un environnement complexe, avec de forts enjeux autour de la donnée, du reporting Finance et Risque et de la mise à disposition de données fiables et structurées. Le poste nécessite une bonne capacité de synthèse, une vision transverse des sujets Data ainsi qu'une réelle aisance dans les échanges avec des interlocuteurs métiers et techniques.

Développeur Java Angular IA typescript agentique 410 e par j Analyser et challenger les besoins métier en collaboration avec les utilisateurs et les équipes fonctionnelles. Estimer les charges, contribuer aux arbitrages et prioriser les évolutions. Concevoir et développer les nouvelles fonctionnalités ainsi que les corrections. Utiliser efficacement les outils d'IA pour accélérer la production tout en garantissant la qualité des livrables. Réaliser les tests, participer aux revues de code et assurer le respect des standards de développement. Accompagner les phases de recette et assurer le support de niveau 2. Diagnostiquer et corriger les incidents de production. Participer aux mises en production et au maintien en conditions opérationnelles. Contribuer à l'amélioration continue du produit, des pratiques de développement et de l'usage de l'IA. PREREQUIS maîtrise des outils d'IA compteront davantage que la maîtrise exhaustive d'une stack. IA (indispensable) : ▪ Pratique quotidienne et avancée du développement agentique : harness et agents de code, T3Code ou équivalent ▪ Concepts d'agents, d'orchestration et de RAG ▪ Connaissance des différents modèles et de leurs forces respectives ▪ Regard critique sur le code produit par l'IA et capacité à faire respecter par l'IA les conventions de l'équipe Expertises techniques : ▪ Java moderne et en développement web (Angular / TypeScript) ▪ API REST et du SQL (PostgreSQL) ▪ Quarkus, Docker / Kubernetes, CI/CD : appréciés, mais pas indispensables '410 e par j

Missions du posteDans le cadre d'un projet stratégique de structuration et de mise à disposition de services Data auprès d'un acteur du secteur de l'assurance, le consultant interviendra au sein de la direction Data d'un groupe spécialisé dans la gestion d'actifs. Il aura pour mission principale de piloter le cadrage détaillé des prestations et services Data, en prenant en compte les besoins métiers, les enjeux opérationnels et les contraintes techniques du client. À ce titre, ses principales responsabilités seront les suivantes : Recueil et formalisation des besoins métiers des différentes directions du client : investissements, finance, risques et impact. Coordination des parties prenantes internes et externes : équipes Data, administration des données, architecture, offre de produits et services, systèmes d'information et équipes Data du client. Définition du modèle opérationnel cible (Target Operating Model – TOM) pour les services Data. Conception de l'architecture cible, en cohérence avec les besoins métiers et les systèmes d'information existants. Définition des exigences en matière de qualité des données et des dispositifs de contrôle associés. Construction d'une offre de services Data cible, incluant la définition du modèle tarifaire. Élaboration de la feuille de route de mise en œuvre, comprenant le planning prévisionnel et le chiffrage des travaux d'implémentation. Structuration des données par domaines, en tenant compte des référentiels existants, des besoins métiers et des priorités du client. Clarification des sources de référence des données (Golden Sources) selon les domaines de données et les usages attendus. Animation des ateliers de travail, des comités projet et des comités de pilotage, en assurant la coordination des intervenants et le suivi des décisions.

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour renforcer une équipe Data et intervenir sur une plateforme AWS traitant d'importants volumes de données. Vous participerez à la conception, à l'optimisation et à l'industrialisation des pipelines Data, avec des enjeux forts de performance, de qualité et de scalabilité. Missions principalesConcevoir, développer et maintenir des pipelines Data sur AWS. Développer et optimiser les traitements en Python, SQL et PySpark. Orchestrer les workflows avec Airflow / MWAA. Optimiser les traitements Spark sur des volumes importants. Concevoir et faire évoluer les modèles de données au sein du Data Lake. Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données. Mettre en place le monitoring et optimiser les coûts des traitements. Collaborer avec les équipes Data Science et métiers. Exploiter les outils d'IA générative et agentique pour améliorer les pratiques de développement. Environnement techniqueStack principale : AWS : S3, Glue, Athena, EMR, MWAA, ECS, Lambda Python : Pandas, PySpark, AWS Wrangler SQL avancé Apache Spark Apache Airflow / MWAA Parquet, Iceberg, Delta Lake Compétences complémentaires : Terraform IAM / Sécurité Cloud Data Lake / Data Modeling IA générative et agentique

Visian Azur, cabinet de conseil data et IA du Groupe Neurones, recherche un Architecte Technique Data Senior pour la filiale informatique d'un grand groupe. Vous rejoignez une équipe BigData qui opère une plateforme data cloud hybride, entre GCP et l'on-premise. MISSION Vous assurez la continuité architecturale du projet Modernisation Analytics, un Lakehouse hybride entre cloud public et cloud privé. Conception d'architectures data relationnelles et NoSQL sur environnements hybrides multicloud Patterns batch, streaming et event-driven Plateforme data sur les services GCP et Kubernetes, avec une trajectoire vers OpenShift Intégration des bases existantes (Vertica, Teradata, Oracle, PostgreSQL) Accompagnement des équipes sur les cas d'usage ML et IA générative DAT, diagrammes, standards et mentoring STACK GCP, AWS, OpenStack, VMware, Kubernetes, OpenShift, Terraform, Ansible, CI/CD, SQL, Python, Kestra, Airflow, Vertica, Teradata, Oracle, PostgreSQL MODALITES Montpellier. Démarrage ASAP. CDI.

Dans le cadre d'un projet stratégique au sein d'un environnement international, nous recherchons un(e) Senior Delivery Manager pour piloter la delivery de plusieurs Squads et assurer la coordination des dépendances, risques et releases., au sein d'un contexte de réorganisation complexe. Vos missions : Piloter la delivery de plusieurs Squads et synchroniser les jalons Gérer les dépendances intra/inter-domaines et les sujets d'intégration Suivre les risques, blockers, releases et quality gates Structurer les dashboards et le reporting de delivery sous Jira Accompagner les équipes sur les métriques DORA et l'amélioration continue Interagir avec les équipes Engineering, Product et les instances de gouvernance Contribuer à l'utilisation de l'IA générative pour optimiser le pilotage et la production documentaire Profil recherché : Expérience significative en Delivery Management / Program Management / Agile à l'échelle Excellente maîtrise de Jira et idéalement EasyBI Expérience des environnements multi-Squads et des dépendances techniques Bonne culture technique : API, CI/CD, plateformes, intégration Maîtrise des principes et métriques DORA Pratique avancée de l'IA générative / outils agentiques Anglais professionnel courant 📍 Île-de-France / mode hybride ⏱️ Mission longue ANGLAIS FLUENT

Dans le cadre de projets informatiques d'envergure, nous recherchons un Chef de Projet MOE Senior disposant d'au moins 7 ans d'expérience en gestion de projets, idéalement acquise auprès de clients grands comptes. Vous serez amené à piloter des projets de bout en bout, depuis leur cadrage jusqu'à leur livraison, en assurant la coordination des parties prenantes, le suivi des engagements et la maîtrise des risques, des délais et des budgets. Une expérience dans le déploiement de programmes à grande échelle, notamment dans le secteur bancaire, constitue un atout majeur. Une bonne compréhension des environnements techniques et des architectures informatiques est également attendue. Vos principales missions : Piloter des projets informatiques de bout en bout et assurer leur livraison. Construire et suivre les plannings projets, notamment à l'aide de diagrammes de Gantt. Identifier, évaluer et gérer les risques projets. Construire, suivre et consolider les budgets. Coordonner les différentes parties prenantes et assurer le suivi de l'avancement. Piloter le déploiement de programmes à grande échelle. Assurer le suivi des projets dans des environnements techniques et architecturaux complexes. Intervenir sur des projets intégrant des technologies d'intelligence artificielle. Compétences attenduesGestion de projet MOE et pilotage de projets grands comptes. Construction de plannings Gantt et gestion des risques. Élaboration, suivi et consolidation budgétaire. Compréhension technique et architecture informatique. Connaissances des projets IA : GenAI, LLM, RAG, agents IA, prompt engineering et AI Act.

Le laboratoire d'innovation d'un grand groupe bancaire, qui réunit des pôles d'expertise en développement web et mobile, low-code, architecture et cloud privé, renforce son équipe Architecture et Cloud privé. Cette équipe accompagne les projets d'applications conteneurisées du groupe sur l'architecture, la conception et la CI/CD. Vous serez l'architecte de référence des solutions d'IA générative et agentique du groupe : vous concevez leurs architectures, orientez les choix technologiques (modèles, frameworks, plateformes) et accompagnez leur industrialisation sur le cloud privé et le cloud public, avec la sécurité, la conformité et la maîtrise des coûts en ligne de mire. Vos principales missions : Concevoir les architectures cibles des cas d'usage d'IA générative et agentique (assistants, RAG, agents autonomes, multi-agents) et définir les patterns de référence. Contribuer à la plateforme IA du groupe : serving de LLM, gateway de modèles, bases vectorielles, orchestration d'agents, sur OpenShift et sur un cloud public de confiance. Exposer les outils et les données du SI aux agents via le protocole MCP et les API, de façon sécurisée et gouvernée. Intégrer la sécurité (prompt injection, fuite de données, habilitations des agents) et la réglementation (AI Act, DORA, RGPD) ; participer aux comités de validation sécurité. Définir l'évaluation des modèles et des agents (pertinence, hallucinations, latence), mettre en place l'observabilité LLMOps et le suivi FinOps. Industrialiser le déploiement des modèles et des agents en GitOps (ArgoCD) et piloter techniquement le passage des POC à la production. Rédiger les dossiers d'architecture, animer la communauté IA agentique, et accompagner les développeurs dans l'adoption des assistants de code. Ce que la mission vous apporte : Un rôle d'architecte de référence sur le plan IA agentique d'un grand groupe bancaire. Des cas d'usage menés du prototype à la production, sur une plateforme IA en construction. Un environnement technique à jour : LLM ouverts et propriétaires, MCP, GitOps, cloud privé et public.

Dans le cadre de la modernisation d'un écosystème Data et du déploiement d'une architecture Data Mesh, nous recherchons un Chef de Projet Data Platform expérimenté pour piloter le déploiement d'une solution stratégique basée sur Starburst Enterprise / Trino. Vous interviendrez au cœur d'un environnement technique exigeant, en coordonnant les équipes Architecture, Infrastructure, Cybersécurité, Data Engineering, BI et Analytics. Vos principales responsabilités Pilotage de projet Cadrage, définition des objectifs et construction du planning directeur. Pilotage des risques, du budget, des ressources et des dépendances. Animation des comités projet et de pilotage. Coordination des fournisseurs et des intégrateurs. Coordination technique Data Coordination des travaux d'architecture et d'infrastructure. Pilotage des équipes Data Engineering, BI et Analytics. Suivi des phases d'installation, d'intégration, de tests et de recette. Préparation des mises en production et du passage en RUN. Gouvernance & conduite du changement Définition de la roadmap et des indicateurs de performance. Gestion des parties prenantes et des arbitrages. Accompagnement des équipes métiers et techniques. Préparation du reporting et des supports destinés au management.

Mission du posteContexte et enjeuxNous recherchons un Data Scientist Senior pour rejoindre une équipe dédiée à la conception, au développement et à l'optimisation de systèmes Agentic AI avancés. Ces solutions autonomes basées sur l'IA générative constituent un enjeu stratégique pour automatiser des processus complexes et améliorer l'efficacité opérationnelle. Vous évoluerez dans un environnement d'innovation où l'expérimentation rapide, le prototypage itératif et la prise de risque maîtrisée sont valorisés. L'objectif est de transformer rapidement des idées en solutions tangibles, y compris dans des contextes caractérisés par des ressources limitées et des délais courts. Vos missionsConcevoir et prototyper rapidement des agents intelligents multi-tâches, en itérant rapidement pour valider les hypothèses. Transformer des concepts en prototypes fonctionnels et démonstratifs. Expérimenter avec de nouveaux modèles, frameworks et techniques d'IA générative. Tester et challenger des approches non conventionnelles pour résoudre des problématiques complexes. Identifier des opportunités d'optimisation permettant d'accélérer le développement et la mise en valeur des solutions. Concevoir des architectures permettant de connecter et exploiter efficacement différentes sources de données et différents outils. Conduire de manière autonome des expérimentations et prendre des initiatives pour faire progresser les projets. Documenter les expérimentations, les résultats, les succès comme les échecs, afin de capitaliser sur les apprentissages. Identifier et formaliser les patterns émergents et les bonnes pratiques pour guider les futures implémentations. Collaborer étroitement avec les équipes Data, IA et Produit dans un fonctionnement agile. Partager les connaissances et contribuer à la montée en compétence des équipes. Contribuer au développement d'une culture d'innovation et d'expérimentation.

Localisation : Lille (3j présentiel, 2j remote) Mode de prestation : Régie longue durée (1 an) TJM : 350 € à 400 € (selon expérience et profil) Contexte : Renfort & structuration des pratiques MISSIONS: En pleine croissance, notre client renforce son équipe Support technique interne. L'enjeu est double : assurer la gestion des flux d'incidents complexes au quotidien (RUN) et faire passer le support à l'échelle supérieure grâce à l'industrialisation et l'intégration d'agents IA. Missions Principales:Support N1/N2 & Diagnostic : Qualification et résolution des demandes (API REST, logs, SQL, lecture de code). Escalade documentée vers les Devs / SRE et suivi des SLA. Onboarding Clients : Configuration des environnements, gestion des accès back-office, formation et participation aux comités clients avec les CSM. IA & Automatisation (Enjeu Majeur) : Faire évoluer l'agent IA sur l'outil de ticketing (Freshservice) : qualification auto, enrichissement de contexte, résolution des cas simples via Python et modèles LLM (Claude, Gemini, Google ADK). Maturation des Process : Création de procédures, FAQ, base de connaissances et suivi des KPIs de performance. Environnement Technique:Support & Ticketing : Freshservice, Jira, StatusPal Diagnostic & Dev : API REST, Postman, SQL, Python, Git / GitHub IA : Google ADK, Claude, Gemini Cloud & Observabilité : Datadog, GCP (infra & backend gérés par les Devs/SRE)

Mission: Renforcement de l'équipe Data Platform , avec un profil Lead Data Orchestration Engineer spécialisé sur Apache Airflow et AWS MWAA. Contexte de la mission La plateforme d'orchestration Airflow MWAA (version 2.10.3) gère des pipelines de données bancaires à travers 9 pays européens. Un audit technique approfondi a été conduit début 2026, suivi d'une phase de remédiation qui a permis de stabiliser les fondations. La mission porte aujourd'hui sur la phase d'optimisation et de sécurisation durable de la plateforme : passage à l'échelle, renforcement de l'observabilité, étude d'une infrastructure cible plus adaptée, et montée en compétence des équipes. Objectifs de la mission La mission se structure autour de quatre axes : Axe 1 — Optimisation architecturale Optimiser et faire évoluer les mécanismes d'orchestration existants pour permettre le passage à l'échelle et réduire les coûts d'exploitation (temps de résolution d'incidents, effort d'ajout de nouveaux pays). Axe 2 — Sécurisation et résilience Renforcer la robustesse de la plateforme face à la charge et aux défaillances : observabilité de bout en bout, politique de rotation des secrets, isolation des flux, capacité de reprise automatique. Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible L'audit a mis en évidence les limites structurelles d'AWS MWAA pour nos besoins (contraintes de scaling, manque de flexibilité sur la configuration, coûts). Le Lead Data Orchestration Engineer devra étudier les alternatives (Airflow auto-hébergé sur ECS/EKS, Astronomer, Dagster, Prefect, ou autre solution adaptée à nos process) et piloter la migration vers l'infrastructure retenue si pertinent. Axe 4 — Autonomie des équipes Former et structurer les équipes Dev et Ops pour qu'elles puissent opérer, diagnostiquer et faire évoluer la plateforme en autonomie sur le long terme. Profil recherché Séniorité : 5 ans d'expérience minimum sur Apache Airflow, dont une expérience significative en environnement managé (AWS MWAA ou Google Cloud Composer). Compétences techniques requises : Maîtrise du modèle d'exécution Airflow : scheduler, executor, pools, triggers, deferrable operators Expérience de tuning et d'optimisation de plateformes Airflow à l'échelle (200+ DAGs en production) Expertise AWS : MWAA, SQS, SNS, Secrets Manager, CloudWatch, IAM Connaissance d'alternatives à MWAA : Airflow sur ECS/EKS, Astronomer, ou orchestrateurs modernes (Dagster, Prefect) — expérience de migration d'un orchestrateur vers un autre fortement appréciée Expérience avec des DAG Factories dynamiques (génération de DAGs à partir de configurations) — capacité à faire évoluer et optimiser une factory existante Patterns de résilience : retry strategies, Dead Letter Queues, circuit breakers, isolation des flux Observabilité : métriques, dashboards, alerting, routage d'incidents par criticité Python avancé (plugins custom, operators, sensors) Infrastructure as Code (Terraform) — connaissance souhaitée Compétences transverses : Capacité à concevoir et faire appliquer des standards techniques (code reviews, patterns, conventions) Expérience de mentorat et de transfert de compétences auprès d'équipes mixtes (Dev + Ops) Capacité à piloter un programme d'optimisation technique (priorisation, suivi, reporting) Autonomie et force de proposition Missions principales Axe 1 — Optimisation architecturale Faire évoluer la DAG Factory existante : enrichissement, patterns avancés, maintenabilité Piloter la migration des dépendances inter-DAGs vers des mécanismes natifs Airflow (Datasets) Optimiser les performances au parse-time et runtime (mise en cache, suppression des appels coûteux) Mettre en place la validation automatisée des DAGs en CI/CD (parse test, linting, tests d'intégration) Axe 2 — Sécurisation et résilience Implémenter une politique de rotation des secrets Mettre en place le routage différencié des alertes par type d'incident et par criticité Piloter le capacity planning et le tuning de la plateforme (pools, scaling, rétention logs) Renforcer l'isolation réseau et le durcissement de la configuration Finaliser et maintenir les runbooks d'incidents (classification, escalade, post-mortem) Axe 3 — Étude et migration vers une infrastructure cible Réaliser un benchmark des alternatives à AWS MWAA au regard de nos contraintes (multi-pays, volumétrie, séparation Dev/Ops, coûts) Produire une recommandation argumentée avec analyse coûts/bénéfices, risques de migration, et plan de transition Piloter la migration vers l'infrastructure retenue (POC, migration progressive, bascule production) Garantir la continuité de service pendant la transition Axe 4 — Autonomie des équipes Lancer et piloter le programme de formation sur l'orchestration (Dev + Ops, ~10 personnes) Constituer la méta-équipe plateforme (vision unifiée Dev + Ops sous un leadership technique commun) Accompagner l'évolution des profils Dev → Data Engineers et Ops → DataOps Évaluer l'internalisation progressive de profils techniques clés Compétences techniques

Nous recherchons un Data Scientist H/F pour intervenir sur des projets innovants autour de l'IA Générative et des LLM au sein d'un grand acteur de la protection sociale en France. L'objectif est de développer et d'optimiser une solution IA capable de générer des réponses automatiques aux demandes des adhérents. Ces réponses couvrent un large éventail de sujets : demandes de renseignement, réclamations et actions diverses sur leurs contrats. Vos missionsDévelopper et optimiser des modèles Machine Learning et LLM Concevoir des solutions basées sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation) Industrialiser les modèles et pipelines IA Participer à la mise en place des bonnes pratiques MLOps et LLMOps Produire une documentation technique de qualité