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Nous recherchons un Data Scientist confirmé pour rejoindre une équipe Data et intervenir sur des projets à forts enjeux métiers, de la phase de cadrage jusqu'à l'industrialisation des solutions. Missions principalesParticiper aux ateliers métiers et identifier les cas d'usage Data à forte valeur. Contribuer au cadrage et au pilotage technique des études Data. Réaliser des analyses statistiques et développer des modèles de Machine Learning. Concevoir et maintenir les traitements de données nécessaires aux analyses. Assurer le lien entre les équipes métiers et Data. Développer des visualisations et tableaux de bord d'aide à la décision. Présenter et vulgariser les résultats auprès des différentes parties prenantes. Documenter les travaux et accompagner leur industrialisation et mise en production. Environnement techniquePython (Pandas, Polars, Scikit-learn, XGBoost, Pandera, GeoPandas), PostgreSQL, Teradata, Spark / PySpark, Git, GitLab CI/CD, Power BI.

Renfort DataOps sur une plateforme Data AWS pour un client industriel en forte croissance des usages Data et IA. La mission consiste à industrialiser l'exploitation en fiabilisant les pipelines, automatisant les déploiements, outillant l'observabilité et structurant l'exploitation avec des procédures robustes. Localisation : Ile de France (Essonnes, 91). Contexte et enjeux de la mission : notre client exploite une plateforme Data sur AWS dont les usages (analytics, science des données, cas d'usage IA) croissent rapidement. Cette montée en charge exige d'industrialiser l'exploitation : fiabiliser les pipelines, automatiser les dépôtêtements, outiller l'observabilité et structurer l'exploitation avec des procédures et runbooks robustes.

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Ingénieur(e) IA / DevOps – Industrialisation d'agents IA et de serveurs MCP H/F Description de la mission : Notre client, banque de détail d'un grand goupe bancaire, cherche à renforcer sa Tribu dédiée à l'IA. Contexte Une équipe d'intelligence artificielle dispose d'une solution agentique développée en interne et fonctionnelle au stade de prototype : un agent IA orchestrateur et trois serveurs MCP (Model Context Protocol) exposant les outils mobilisés par l'agent. Les choix d'architecture, de frameworks et de composants d'infrastructure ont été arrêtés et validés lors d'une première phase de développement. La prestation s'appuie sur un assistant de code mis à disposition. Son utilisation est nécessaire pour réaliser le périmètre dans l'enveloppe de 40 jours. La capacité à cadrer les demandes, à revoir de manière critique le code produit et à garantir la non-régression sera évaluée. Mission Porter les quatre composants existants du prototype à un niveau de qualité compatible avec une exploitation en production, en améliorant la tenue de charge, la maintenabilité du code et la supervision. La mission porte exclusivement sur la mise à niveau de l'existant dans le cadre technique défini : elle ne comprend ni développement de nouvelles fonctionnalités métier ni remise en cause des solutions retenues. La prestation s'effectue au sein d'une squad en méthode agile, avec un point d'avancement quotidien. Chaque lot livré est soumis à la revue d'un référent technique. Des interactions régulières sont prévues avec les équipes chargées de la production, de l'exploitation, de la plateforme et du socle technique. Principales responsabilités Diagnostiquer les quatre composants et formaliser, avec la squad, un plan de mise à niveau priorisé, chiffré et arbitré, attendu à J+5. Refactorer et structurer le code : séparation des responsabilités, externalisation de la configuration, normalisation de la gestion des erreurs et des reprises, résorption de la dette de prototypage et respect des conventions de développement. Mettre en place des tests unitaires, d'intégration et de contrat sur les interfaces MCP, intégrer les tests à la chaîne CI/CD et définir un seuil de couverture. Améliorer la tenue de charge par la gestion de la concurrence et des appels asynchrones, le pooling des connexions, les time-outs, les stratégies de retry et les coupe-circuits. Réaliser des tests de performance et de montée en charge, puis documenter le dimensionnement cible et les limites connues de la solution. Instrumenter l'observabilité : logs structurés et corrélés, métriques techniques et métiers, traces distribuées de la chaîne agent–serveurs MCP–systèmes appelés, suivi de la consommation de jetons et des coûts d'inférence, tableaux de bord et alertes. Renforcer la sécurité d'exploitation définie lors de la première phase : gestion des secrets, contrôle des jetons et des périmètres d'autorisation, journalisation d'audit. Produire la documentation d'exploitation et de maintenance, les procédures de diagnostic et le runbook, puis transférer les compétences à l'équipe interne. Utiliser l'assistant de code avec discernement et assurer la revue critique du code généré ainsi que la non-régression. Environnement technique Développement : Python, programmation asynchrone, concurrence, gestion des erreurs et des reprises IA et protocoles : agents IA, MCP (Model Context Protocol), frameworks d'orchestration LLM, SDK MCP DevOps et conteneurisation : Git, GitLab CI ou équivalent, CI/CD, Docker, Kubernetes Tests et performance : pytest, Locust, k6 ou équivalent Observabilité : logs, métriques, traces distribuées, tableaux de bord et alertes Méthodes : Scrum, Kanban Assistance au développement : Claude Code Livrables attendus Programme documenté Dossier technique et dossier d'architecture technique Dossier d'exploitation et dossier de configuration Plan de développement et documents de suivi Résultats des tests et relevés de mesures Procédures de diagnostic et runbook Bilan de projet et transfert de compétences Profil recherché Expérience Expérience confirmée de 3 à 7 ans dans le passage à l'échelle de composants logiciels. Expérience en ingénierie logicielle appliquée à l'IA, avec un accent sur la qualité, la robustesse et l'exploitabilité du code plutôt que sur la modélisation. Compétences techniques Développement avancé en Python en contexte de production. Industrialisation logicielle : refactoring, tests automatisés, CI/CD, qualité et maintenabilité du code. Gestion de la performance et de la charge : tests de montée en charge, time-outs, retries, coupe-circuits et dimensionnement. Observabilité : logs structurés, métriques, tableaux de bord et alertes. Écosystème agents IA et MCP, frameworks d'orchestration LLM et usage professionnel d'un assistant de code. Pratiques DevOps : conteneurisation, déploiement automatisé et gestion de configuration. Compétences personnelles Rigueur et capacité à travailler sur du code écrit par d'autres. Autonomie dans la conduite du chantier, capacité à documenter ses choix et à les défendre en revue. Capacité à prioriser et à concilier exigences techniques et délais. Capacité à challenger une solution existante sans remettre en cause le cadre technique retenu. Langues Anglais technique professionnel, pour la lecture de documentation et les échanges écrits. Compétences / Qualités indispensables : Python avancé en production, Industrialisation logicielle et CI/CD, Performance et tenue de charge, Observabilité, Agents IA et MCP, Usage critique d'un assistant de code Compétences / Qualités qui seraient un + : Expérience en environnement bancaire ou réglementéInformations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Dans le cadre d'une pré-embauche chez l'un de nos clients, nous recherchons un Ingénieur QA (H/F) afin de rejoindre une équipe de validation composée d'ingénieurs et de techniciens passionnés. Vous intervenez sur la validation et l'amélioration continue de solutions logicielles et d'automates programmables. À ce titre, vous contribuez activement à garantir la qualité, la fiabilité et les performances des produits développés. Vos missions : Analyser les spécifications fonctionnelles et techniques afin de comprendre les exigences produit. Concevoir et rédiger les plans, scénarios et cahiers de tests. Exécuter les campagnes de tests manuels et identifier les anomalies. Maintenir et faire évoluer les scripts de tests automatisés. Analyser les résultats, diagnostiquer les dysfonctionnements et participer à leur résolution. Assurer le suivi des anomalies jusqu'à leur correction. Documenter les résultats de validation et produire les rapports associés. Collaborer étroitement avec les équipes de développement pour garantir la qualité des livrables.

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.

Le prestataire mène actuellement la mise en place du Centre d'excellence (CoE) du projet Agentic. Notre mission consiste à aller au-delà de l'automatisation statique et à construire un écosystème sophistiqué d'agents autonomes dotés de capacités de raisonnement, capables de gérer des flux de travail financiers complexes. Au sein de cette équipe, vous ne vous contenterez pas de développer des API traditionnelles ; vous concevrez la « colonne vertébrale de l'intelligence », c'est-à-dire l'infrastructure hautement performante, évolutive et résiliente qui permet aux grands modèles linguistiques (LLM) et aux systèmes multi-agents d'interagir avec les données et les outils d'entreprise de la banque. MissionsConcevoir et mettre en œuvre l'architecture backend pour les agents autonomes à l'aide de frameworks d'orchestration avancés tels que LangGraph, Google ADK et CrewAI. Développer et normaliser des interfaces d'agents à l'aide de FastMCP (Model Context Protocol) afin de garantir une utilisation fluide des outils et une récupération des données sans heurts pour les LLM. Concevoir et maintenir des microservices asynchrones haute performance en Python capables de gérer des boucles de raisonnement complexes et des tâches d'agent de longue durée. Mettre en œuvre des modèles de communication robustes et pilotés par les événements à l'aide de systèmes de messagerie afin de gérer les transitions d'état et les flux de données au sein des systèmes multi-agents. Diriger la conteneurisation et l'orchestration des services d'IA à l'aide de Docker et de Kubernetes, en garantissant une haute disponibilité et une faible latence. Outils et environnementProgrammation de base : maîtrise avancée de Python (programmation asynchrone, indication de types), expérience avec Rust ou C++ Frameworks d'agents : LangGraph, CrewAI, Google ADK ; AutoGen, LangChain (privilégié) Connectivité IA : FastMCP (Model Context Protocol) ; Semantic Kernel, LlamaIndex (privilégié) Architecture : microservices, conception orientée événements, API RESTful ; modèles de conception de systèmes distribués (privilégié) Données et messagerie : SQL (PostgreSQL), middleware orienté messages ; bases de données vectorielles (apprécié) DevOps et cloud : Docker, Kubernetes, Jenkins, Artifactory ; Google Cloud Platform (GCP) (apprécié) Tests/assurance qualité : tests automatisés, Cucumber/BDD ; tests de performance/de charge pour la latence des grands modèles de langage (LLM) (apprécié) Conditions de travailAu moins 8 ans d'expérience professionnelle en ingénierie logicielle backend. Expérience avérée dans la conception et le déploiement de systèmes d'entreprise distribués à grande échelle. Connaissance approfondie de l'écosystème Python et des modèles de conception logicielle modernes. Excellente maîtrise de l'anglais ; capacité à communiquer des concepts techniques complexes aux parties prenantes au sein du Centre d'excellence (CoE). Capacité à s'épanouir dans un environnement en constante évolution où les méthodologies d'IA changent rapidement.

Poste : Développeur(se) FullStack Confirmé(e) / sénior. Mission longue basée à Lille (hybride). Le système d'information dédié à la Supply E-commerce évolue pour soutenir l'expansion des services et optimiser la chaîne logistique. Vous rejoignez l'équipe en charge d'un composant clé de suivi des livraisons utilisé par les équipes opérationnelles à l'international. Mission prioritairement orientée Front-End au démarrage : audit, refactorisation, structuration et développement d'interfaces réactives, puis montée en charge progressive sur des développements Back-End. Apport de valeur attendu : challenger l'existant, simplifier et renforcer la robustesse, améliorer la performance et la maintenabilité. Utilisation et intégration d'outils d'IA (Github Copilot, Gemini, Agentic AI) pour optimiser les workflows de développement. Contribution aux processus CI/CD, à l'observabilité et au run en production, avec un focus sur la qualité (Clean Code, tests, architecture) et le mentoring des équipes. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

Data Ingénieur monde de l'audiovisuel et/ou des archives et/ou du patrimoine Mission : Au sein d'une organisation agile, développer des traitements de migration, transformation et enrichissement de données pour leur intégration dans un Lac de données et de traitements d'exploitation et d'exposition de ces données à destination d'équipes techniques et métier. Activités principales : Mettre en œuvre des traitements de données visant à leur intégration dans un Lac de données et de traitements visant à l'exploitation de ces données. À cette fin, il sera nécessaire de participer à l'élaboration des règles à implémenter en auditant les données à traiter et en formulant des préconisations en fonction des audits. En complément, participer à l'amélioration des traitements en analysant les anomalies de données remontées par les utilisateurs ou les outils de supervision des traitements. Il/elle effectuera : · Des analyses et audits sur les données · La transcription de règles fonctionnelles en spécifications techniques · Le développement des traitements de migration des données dans le lac et d'exploitation des données du lac · Le suivi de l'exécution des traitements déployés · L'analyse des causes des anomalies remontées par les utilisateurs ou les outils de supervision · Le suivi et le reporting de ses travaux Compétences : · Connaissance du monde de l'audiovisuel et/ou des archives et/ou du patrimoine ou Humanité numérique · Maîtrise du langage Python ; · Expertise dans le traitement des données en masse ; · Maîtrise d'un ou plusieurs outils d'ETL (Talend) ; · Expertise dans le domaine de la modélisation de données ; · Expertise dans la manipulation de données, en particulier relationnelles ; · Maîtrise des données structurées en arbre (XML / JSON) ; · Maîtrise des différentes technologies de stockage des données ; · Connaissance des outils de suivi de projet ; · Maîtrise des outils bureautiques ; · Maîtrise des méthodes de développement en agilité. Aptitudes : · Rigueur méthodologique ; · Esprit d'analyse et de synthèse ; · Organisation et communication ; · Force de proposition ; · Sens de l'écoute active ; · Capacité à rendre compte ; · Capacité à travailler en équipe profil de 3 à 5 ans d'expérience.

La mission consiste à intervenir en tant qu'Ingénieur / Expert / Tech Lead IA Générative dans le cadre d'un programme de modernisation du patrimoine éditique pour un acteur majeur du secteur de l'assurance. Le consultant aura pour rôle d'identifier, d'expérimenter et d'industrialiser les usages de l'intelligence artificielle générative appliqués au cycle de vie du développement logiciel, notamment sur les phases de conception, développement, qualification, documentation et maintenance. Il interviendra sur la réalisation de POC, la mise en place de pilotes, l'accompagnement des développeurs dans l'utilisation avancée de GitHub Copilot et Microsoft Copilot, ainsi que sur la conception et le développement de Copilot Agents adaptés aux besoins des équipes. Il devra également formaliser les bonnes pratiques, mesurer les gains en matière de productivité, de qualité et de délais, animer des ateliers et démonstrations, et contribuer à la définition des orientations futures autour de l'IA appliquée aux activités IT.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Business Intelligence, nous recherchons un Data Scientist confirmé ou senior pour accompagner plusieurs projets autour de la prévision des ventes, de la segmentation client, du CRM, de la performance commerciale et du marketing. Vous intégrerez directement une équipe BI composée principalement de Business Analysts et travaillerez en étroite collaboration avec les équipes Data/IT, CRM, Digital, Opérations, Finance et Marketing. L'objectif de la mission est de développer des modèles Data Science à forte valeur métier, de les industrialiser et de transmettre les bonnes pratiques aux équipes internes. Vos missionsVous interviendrez de bout en bout sur les sujets Data Science : Cadrer les problématiques avec les équipes métier et identifier les cas d'usage pertinents. Explorer et analyser les données afin d'en évaluer la qualité, la disponibilité et la pertinence. Concevoir, entraîner et valider des modèles statistiques et Machine Learning. Reprendre et challenger des modèles existants afin de les fiabiliser et les améliorer. Développer des modèles de prévision des ventes et projections court terme. Construire des segmentation clients et produits à partir des comportements de consommation. Développer des typologies de restaurants et analyser les facteurs expliquant leur performance. Concevoir des approches de scoring et de prédiction du churn. Travailler sur des problématiques de RFM, recommandation et connaissance client. Contribuer à des approches de Marketing Mix Modeling. Préparer l'industrialisation des modèles avec les équipes Data/IT. Mettre en place une démarche reproductible : versioning, documentation, tests et suivi des performances. Présenter les résultats aux équipes métier de manière simple et actionnable. Accompagner et faire monter en compétence les Business Analysts sur les sujets Data Science

Pour un grand groupe bancaire français, ANAFI renforce l'équipe de coachs internes de la DSI (3 500 collaborateurs, en France, à Singapour, en Inde et à Montréal). Dans le cadre du programme « AI for IT », la DSI veut aller au-delà de l'usage individuel de GitHub Copilot et refondre son cycle de développement autour de la spécification : des specs porteuses de l'intention fonctionnelle et d'architecture, consommées par des agents IA qui codent et testent. Expérimentations d'ici fin 2026, passage à l'échelle sur deux ans.

Nous recherchons pour une mission longue chez notre client secteur banque/finance en région parisienne un développeur Java / Spring Boot junior. Vous rejoignez une équipe technique qui participe à la refonte d'une chaîne applicative de paiements et de gestion de trésorerie, dans un environnement bancaire exigeant. Vous êtes accompagné par des tech leads expérimentés et vous progressez sur des pratiques d'ingénierie rigoureuses. Vos missions : - Concevoir et développer des tests fonctionnels BDD robustes et maintenables, dans une logique de Shift Left. - Écrire des tests unitaires et d'intégration avec une bonne couverture. - Définir et documenter les contrats d'API (API First, OpenAPI/Swagger). - Améliorer les performances, refactorer le code et réduire la dette technique. - Appliquer les bonnes pratiques de sécurité (OWASP, gestion des secrets), de logging structuré et de métriques. - Participer aux workshops d'architecture, réaliser des POCs et analyser les incidents de production. - Estimer et découper les user stories, tenir à jour la documentation technique et les runbooks. Ref : O-WBFCI

📢 RECRUTEMENT | Développeur Java Junior – Finance de marché Nous recherchons un Développeur Java junior pour une mission chez notre client dans le secteur bancaire. 🎯 Vos missions : - Développement d'une application Middle Office dédiée aux marchés actions ; - Évolution des flux de transmission des transactions et du reporting réglementaire ; - Tests, maintenance et participation au support de production niveau 3. 🛠️ Compétences recherchées : - Java 8/11 et Spring Framework ; - Oracle / SQL : niveau confirmé ; - QuickFIX / FIX 4.4 : obligatoire ; - Apache Camel ; - Connaissance des outils DevOps et CI/CD. Une expérience en banque de financement et d'investissement, côté Front Office, serait un plus. 📍 Paris

Le contexte : Nous recherchons pour l'un de nos clients, un grand groupe bancaire français, un(e) expert(e) en protection des données. Vous rejoindrez le service Sécurité des Données, au sein de la Direction de la Sécurité, et travaillerez dans une équipe d'experts dédiée à la sécurisation des données sensibles du Groupe. Votre mission : Vous serez en charge du déploiement, de l'optimisation et du maintien en condition opérationnelle de la solution DSPM (Data Security Posture Management) Varonis à l'échelle du Groupe. Concrètement, vous allez : Déployer et intégrer : piloter le déploiement de Varonis, intégrer de nouvelles entités et raccorder de nouvelles sources de données Améliorer en continu : définir, paramétrer et optimiser les règles de sécurisation et de détection ; analyser la sécurité des nouveaux services et fonctionnalités Piloter : faire vivre les tableaux de bord KPI (activité) et KRI (risque) Assurer le MCO et le support : maintenir la plateforme en conditions opérationnelles et de sécurité, gérer le support N2/N3 (diagnostic et remédiation des incidents) Documenter et veiller : rédiger et mettre à jour guides, procédures et standards de sécurité ; assurer une veille active sur la protection des données et le DSPM

Nous recherchons un Ingénieur Logiciel Python Scientifiques pour soutenir notre équipe dans la conception et le développement d'une plateforme. Cette plateforme permettra aux chercheurs de créer, exécuter et de partager des notebooks (Jupyter et environnements similaires) tout en masquant la complexité liée à l'accès aux données, à la gestion des environnements et à l'infrastructure de calcul. L'objectif est de conserver toute la flexibilité appréciée par les chercheurs dans les notebooks, tout en les rendant plus robustes, plus performants et plus faciles à partager entre les équipes, sans les contraintes ni la lourdeur opérationnelle des plateformes de notebooks disponibles sur le marché.

Lancer l'IA conversationnelle sur les parcours de souscription digitale d'épargne d'un grand groupe bancaire français. Au sein d'une équipe produit d'une vingtaine de personnes chargée des parcours de souscription digitalisés (épargne, bancarisation), vous rejoignez une squad pluridisciplinaire de 4 personnes encadrée par un Scrum Master et une Tech Lead. Votre rôle : construire le premier agent conversationnel « Épargne » et poser les bases techniques de l'IA dans la squad. Vos principales missions : Construire les composants techniques d'un POC d'agent conversationnel et en valider la pertinence. Participer aux choix de solutions dans un environnement dont le socle se construit. Faire monter en compétences les autres développeurs de la squad sur l'IA conversationnelle. Documenter les solutions construites. Participer aux mises en production selon les pratiques DevOps (XL Release, XL Deploy). Ce que la mission vous apporte : Un projet IA à son démarrage, avec une vraie part de conception. Un rôle de référent IA dans une squad agile. Des enjeux concrets de gouvernance de l'IA en banque : traçabilité, auditabilité, sécurité des données. Environnement technique : Python, Java Spring Boot, Google ADK, LLM, agents conversationnels, LLMOps, XL Deploy, XL Release, Jenkins, Bitbucket, Agile.