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Dans le cadre de la mise en place d’une GenAI Factory au sein d’un grand acteur bancaire, nous recherchons un Lead Tech Python expérimenté. La mission consiste à intervenir comme référent technique auprès d’une équipe de développeurs GenAI afin de renforcer la qualité et la robustesse des développements Python. Le consultant participera activement au développement, challengera les choix techniques, diffusera les bonnes pratiques (architecture, structuration de code, tests, performance) et recommandera les librairies adaptées aux cas d’usage IA générative (LLM, RAG, orchestration, etc.). Une expérience concrète en développement sur des projets Generative AI est indispensable. Une connaissance d’environnements cloud, idéalement AWS, est fortement appréciée.

Premier ingénieur de l’entreprise. Tu travailleras directement avec le CTO et tu seras impliqué(e) tout au long du cycle de vie du produit : architecture, développement, prise de décision technique et préparation à la production. Il s'agit d'un rôle opérationnel à fort impact, avec une grande autonomie et une réelle influence sur l'orientation technique de l'entreprise. Missions principales Product & Engineering Concevoir et développer les fonctionnalités cœur du produit à travers les agents d'IA, les flux de travail et les intégrations. Transformer des idées produit en systèmes prêts pour la production Participer aux décisions d’architecture, et assumer la responsabilité des choix en tenant compte de l'évolutivité, de la sécurité et de la conformité. AI & systèmes de production Concevoir et faire évoluer des pipelines d'IA (LLM, RAG, systèmes à base d'agents) pour des cas d'utilisation réels et réglementée Garantir la fiabilité, la traçabilité et l'explicabilité des résultats de l'IA en production Optimiser les performances, les coûts et la qualité à mesure que la plateforme évolue Ownership technique Construire et gérer des systèmes scalables et robustes de A à Z, de la conception à la production, en mettant l'accent sur la qualité, la fiabilité et l'évolutivité. Assurer le support des déploiements en production chez les clients soumis à la réglementation et anticiper les défis liés à l'industrialisation Participer aux décisions techniques fondamentales et contribuer à façonner la manière dont l'ingénierie est réalisée (processus, normes, outillage). Stack technique Notre pile technologique est conçue pour prendre en charge les flux de travail axés sur l'IA , une fiabilité de niveau entreprise et les contraintes réglementaires européennes . Côté serveur et côté client : TypeScript, , React/ Infrastructure : AWS (serverless, managed services) Données et IA : LLMs, RAG, agent-based systems, document processing, hybrid search Intégrations : Microsoft 365, CRM, insurer systems, secure APIs

My client, a leading name in FS, are looking for a Gen AI Engineer with hands-on implementation of Gen AI solutions required on a contract basis for 6 months plus extensions, with 2 days per week in London. Our client is looking at a pay rate of £700 per day inside IR35. Role & Responsibilities Working with business and technology stakeholders and contributing hands-on to the delivery of Gen AI-enabled application development across the EMEA region. Key Responsibilities Hands-on implementation of Gen AI solutions based on approved designs and architectural standards Develop, fine-tune and optimise LLMs and Gen AI models for production use Build, maintain and enhance prompt engineering strategies and retrieval-augmented generation (RAG) pipelines Collaborate with architects, cloud teams and business stakeholders to ensure secure, scalable and robust deployments Conduct unit and integration testing, troubleshoot issues and support smooth releases into production Maintain accurate documentation for code, processes and configurations Monitor, analyse and improve model performance post-deployment Partner with Cloud teams to enable secure and maintainable Gen AI solutions aligned with enterprise architecture standards Monitor the evolving AI landscape and identify relevant applications for the organisation Guide development teams through solution implementation, testing and deployment Provide guidance and mentorship to other team members Required Skills Experience delivering architectural or Gen AI solutions within a multi-entity, multi-regional financial services environment Proven experience working with senior stakeholders across business and technology functions Experience architecting and delivering Gen AI solutions across cloud platforms (Microsoft Azure, AWS, OCI, etc.) Strong expertise in developing Gen AI solutions in Python using frameworks such as LangChain, LangGraph, Microsoft Agents SDK or similar Experience with CI/CD pipelines and MLOps practices for AI solutions Hands-on experience in model development and fine-tuning Deep expertise in prompt engineering and RAG solution design Performance monitoring and optimisation of AI models Experience developing and deploying APIs using API Gateway Familiarity with Azure cloud services for LLM deployments including App Service, Azure Functions and Logic Apps Experience with Azure AI and data services including Azure OpenAI, Azure Cognitive Services, Azure AI Search, Azure Cosmos DB, Azure Data Lake, Microsoft Purview, Power Platform and Microsoft Graph Expertise in LLM integration patterns such as MCP and A2A Experience designing solutions integrating on-premise and cloud systems within regulated environments Experience using GitHub Copilot or similar AI-assisted development tools

Bonjour a tous je suis a la recherche d'un profil DevOps Engineer IA pour l'un de mes clients, Profil recherché : DevOps Engineer avec expertise en MLOps et maîtrise du vibe coding, capable de construire et maintenir des infrastructures robustes pour l'IA tout en automatisant les déploiements et en garantissant la performance des solutions en production. Compétences requises Hard Skills : • 5 ans d'expérience minimum en développement Python avec focus IA/ML • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) • Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain • Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, agents) • Maîtrise des plateformes Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Connaissance des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA • Compétences en data engineering (preprocessing, feature engineering, pipelines de données) • Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL, Vector DBs) • Expérience en développement d'APIs (FastAPI, Flask, REST) • Bonne connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) • Expertise en testing et qualité du code (pytest, unittest, code coverage) • Connaissance des outils de versioning (Git, GitLab/GitHub) • Un plus : Expérience en Computer Vision et/ou NLP Soft Skills : • Esprit critique développé face au code généré par IA • Capacité à décomposer des problèmes complexes et à formuler des prompts efficaces • Curiosité intellectuelle et veille technologique active sur l'IA • Pragmatisme : équilibre entre vitesse de développement et qualité • Rigueur dans la validation et l'optimisation du code • Autonomie et force de proposition • Excellent relationnel et capacité à travailler en équipe • Esprit agile et adaptatif • Capacité à partager ses connaissances et best practices 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 vibe 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 vibe coding avec l'équipe

Conception solution : Définir l’architecture logicielle (front Angular, back Java / Spring Boot, services LLM), rédiger les spécifications fonctionnelles & techniques, estimer la charge. - Implémentation & intégration LLM : Développer les composants, orchestrer appels API, mettre en place RAG, embeddings, vector stores, prompt engineering. - Mise en production et run : Automatiser CI/CD, superviser la performance, optimiser les coûts et la latence des appels LLM, assurer le support. Techniques :  Front-end : Angular 14+, RxJS, NgRx  Back-end : Java 17+, Spring Boot, REST/GraphQL, JPA/Hibernate, Maven/Gradle  LLM & IA générative : o Intégration API (OpenAI, Azure OpenAI, Vertex AI, Anthropic, Mistral) o MCP, Retrieval-Augmented Generation (RAG) o Vector DB, embeddings, Semantic search o Prompt engineering, Guardrails, évaluations automatiques de prompts  DevOps : GitLab, Jenkins, OpenShift  Cloud : Azure  Sécurité & conformité : OAuth2 / OIDC, gestion des secrets, RGPD, Data Masking  Autonomie et leadership technique : organiser son backlog, arbitrer les priorités sans supervision rapprochée  Esprit d’initiative : proposer des cas d’usage innovants, challenger l’existant  Rigueur : documentation précise, couverture de tests élevée, respect des SLAs

Bonjour a tous ,actuellement je suis a la recherche d'un profil , Data Scientist Senior - Veille & Développement Modèles Profil recherché : Data Scientist Senior avec expérience banking/finance, expert en ML/DL et maîtrisant le vibe coding, capable d'évaluer rapidement la faisabilité technique des use cases IA, de développer des POCs et de rester à la pointe des avancées technologiques. Compétences requises Hard Skills : • 7 ans d'expérience minimum en Data Science / Machine Learning • Expérience confirmée dans le secteur banking/finance (compréhension des enjeux métier) • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA pour prototypage rapide • Expertise en ML/DL : apprentissage supervisé, non-supervisé, deep learning, NLP, séries temporelles • Maîtrise des frameworks Python : scikit-learn, TensorFlow, PyTorch, XGBoost, LightGBM • Connaissance approfondie des LLMs et techniques modernes (fine-tuning, RAG, prompt engineering, agents) • Expertise en feature engineering et sélection de variables • Maîtrise de l'analyse exploratoire de données et statistiques • Expérience en évaluation et optimisation de modèles (hyperparameter tuning, cross-validation) • Connaissance des plateformes Cloud ML (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Maîtrise de SQL et manipulation de grands volumes de données • Connaissance des outils de versioning (Git) et notebooks (Jupyter, Databricks) • Un plus : Expérience en Computer Vision, Reinforcement Learning ou Graph ML Soft Skills : • Curiosité intellectuelle insatiable et veille technologique active • Capacité de synthèse et de recommandation (traduire la complexité technique en insights actionnables) • Esprit critique face aux résultats de modèles et au code généré par IA • Pragmatisme : capacité à évaluer rapidement le ROI d'une approche technique • Rigueur scientifique dans l'expérimentation et la validation • Excellente communication technique et métier • Capacité à travailler dans l'incertitude et l'ambiguïté • Esprit d'initiative et force de proposition • Pédagogie et mentorat (accompagnement du Data Scientist junior) • Esprit agile et adaptatif Anglais courant.

Contexte de la mission Un test technique sera requis pour les candidats shortlistés. La prestation, rattachée au département IT, se déroulera au sein d’une équipe multidisciplinaire (développeurs frontend Vue.js, Ruby, Python en data science, QA). L’équipe développe des plateformes de gestion de patrimoine pour plus de 1300 conseillers, en collaboration avec les équipes produit, UX/UI, data science et experts métier. Méthodologie Agile Scrum (sprints de 2 semaines) avec processus CI/CD en amélioration continue. Le groupe financier recourt à trois prestations de développement front-end pour son extension. Objectifs et livrables Développer et maintenir des applications frontend Vue.js 2 et 3 en production. Intervenir sur des projets variés (legacy Vue.js 2, greenfield Vue.js 3) avec approche pragmatique. Concevoir et implémenter des interfaces utilisateur modulaires, performantes et accessibles. Intégrer des interfaces de chatbots et assistants IA utilisant des LLMs. Consommer et intégrer des APIs REST backend. Assurer la qualité du code via des tests et revues. Optimiser performances frontend et expérience utilisateur. Participer aux décisions techniques et challenger les spécifications si nécessaire. Assumer la responsabilité des features déployées ("you build it, you run it"). Contribuer à l'amélioration continue des pratiques de développement. Conditions techniques de la prestation Stack technique : Langages : JavaScript/TypeScript, HTML5, CSS3 Frameworks : Vue.js (2 & 3) Build tools : Vite Gestion d’état : Vuex CSS/UI : Tailwind CSS APIs REST (Ruby on Rails) Intégration IA : chatbots, assistants utilisateur, APIs LLM (Gemini, Claude) DevOps & Infrastructure : Versioning : Git/GitLab CI/CD : GitLab CI, Jenkins Cloud : Heroku, AWS (S3), OVH Conteneurisation : Docker, K8S Monitoring & Qualité : Monitoring : New Relic, Splunk, Gatus, Raygun Qualité : SonarCloud, Lighthouse Tests : Jest, Vitest, Cypress Outils collaboratifs & Méthodologie : Jira, Confluence, Slack, Figma Methodologies : Agile (Scrum/Kanban), GitLab Flow, Code reviews, Clean Code Résultats attendus / Livrables Code & documentation : Code versionné sur GitLab, respectant conventions Vue.js, tests unitaires et E2E, documentation technique. Features & intégrations : Déploiement en production de features fonctionnelles, interfaces IA opérationnelles, gestion proactive des incidents, suivi Jira. Participation active aux code reviews et rituels agiles.

Contexte de la mission : Dans le cadre du développement de ses activités autour de l'intelligence artificielle, un grand groupe industriel renforce son hub dédié à la stratégie et au déploiement de solutions IA, notamment dans le domaine de l'énergie. La mission s'inscrit dans un contexte de forte croissance des usages autour des LLM et de la GenAI, avec des enjeux d'industrialisation, de passage à l'échelle et d'intégration dans des produits et services. L'environnement de la mission repose sur des architectures cloud AWS, avec une forte culture DevOps (CI/CD, IaC) et l'utilisation de frameworks GenAI tels que Langchain et LangGraph. Vous interviendrez au sein d'une équipe en charge du développement et de la mise en production de solutions basées sur des modèles de langages et des agents intelligents. Responsabilités : - Concevoir et procéder au déploiement et à l'industrialisation des pipelines LLMOps dans un environnement cloud ; - Participer activement à la mise en production de solutions GenAI, en garantissant leur performance, leur robustesse et leur scalabilité ; - Collaborer étroitement avec les équipes data et IA afin de répondre aux besoins métiers et d'optimiser les architectures existantes.

Contexte de la mission Nous cherchons à anticiper la transition d’un référencement naturel traditionnel, principalement optimisé pour les moteurs de recherche (SEO), afin de répondre aux nouvelles attentes des modèles de langage (LLM) via un mode de construction de contenu innovant (GEO). Actuellement, notre architecture repose sur une version cloud de Jahia 8.2. Nous nécessitons une expertise full-stack (Jahia/Java/React), avec une forte affinité pour le back-end, afin d’assurer une autonomie complète dans la gestion et l’évolution de Jahia. Objectifs et livrables Anticiper et ajuster notre stratégie de contenu pour accompagner la transition du référencement SEO vers GEO. Réaliser une mise à jour majeure du framework Jahia, en passant de SpringBoot à l’architecture OSGI. Moderniser et optimiser les composants Jahia en collaboration avec l’équipe technique. Intégrer de nouvelles landing pages standardisées pour améliorer la cohérence et la performance du contenu.

Nous recherchons, pour le compte de notre client dans le secteur de l’énergie , un(e) Data Engineer Cloud afin de renforcer ses équipes data et accompagner des projets stratégiques à forte valeur ajoutée. Compétences clés indispensables Excellente maîtrise de Python Solide expérience sur AWS , notamment Redshift Mise en place et orchestration de pipelines data avec Apache Airflow Infrastructure as Code avec Terraform Développement d’API avec FastAPI Conteneurisation avec Docker Très bonne maîtrise du SQL et de la modélisation de données Atouts majeurs Expérience sur Google Cloud Platform (GCP) Connaissances ou intérêt fort pour l’ IA Agentic (agents autonomes, workflows intelligents, LLMs) Sensibilité DataOps / MLOps Expérience sur des architectures data modernes Profil attendu Formation Bac+5 (école d’ingénieur, université ou équivalent) 3 à 6 ans d’expérience en Data Engineering (adaptable) Autonome, rigoureux(se) et orienté(e) solutions Bon relationnel et esprit d’équipe Curiosité technologique et goût pour l’innovation 📍 Localisation : Courbevoie

Concevoir et développer des AI agents (LangChain, LangGraph, LangFlow ou équivalent) Mettre en œuvre des solutions basées sur LLMs et RAG Concevoir des architectures scalables (évaluation, monitoring, testing, déploiement) Participer au cycle complet : design, MVP, itérations et industrialisation Mettre en place des frameworks réutilisables pour accélérer les développements Assurer une veille active sur les nouvelles approches IA Environnement technique Python, PyTorch / TensorFlow, Spark, Databricks, AWS, SQL, Airflow, Delta Lake

Contexte de la mission Nous cherchons à anticiper la transition d'un référencement naturel construit pour les moteurs de recherche (SEO) afin de répondre aux attentes des modèles de langage (LLM) avec un nouveau mode de construction du contenu (GEO). Actuellement, notre architecture repose sur une version de Jahia 8.2 en cloud. Nous avons besoin d'une expertise Fullstack (Jahia/Java/React) avec une forte appétence pour le back-end et une autonomie complète sur Jahia. Objectifs et livrables Nous avons pour objectif de réaliser les tâches suivantes : Anticiper et adapter notre stratégie de contenu pour la transition de SEO à GEO. Effectuer une mise à jour majeure du framework Jahia, en passant de SpringBoot à OSGI. Moderniser les composants Jahia en collaboration Intégrer de nouvelles landing pages standardisées.

Technical Lead IA — Plateforme Agentique | IDF Ouest | ESN Contexte Vous intégrez une équipe stratégique dédiée à la conception et l'industrialisation d'une plateforme agentique IA au sein d'un grand compte du secteur financier. Vous jouez un rôle central entre architecture, DevOps et leadership technique. Vos missions Piloter l'architecture technique de la plateforme agentique (Registry, Gateway, MCP, workflows) Encadrer une équipe de développeurs et animer les bonnes pratiques (clean code, revues, documentation) Mettre en œuvre et opérer la chaîne CI/CD, les environnements Kubernetes et l'observabilité Contribuer à la qualification et l'industrialisation des agents IA (de la création au run) Être l'interlocuteur transverse des équipes Data, SSI et métiers Stack technique IA & Agents : Python expert, Langchain, Langgraph, FastAPI, MCP, Dust, Mistral DevOps / Cloud : Kubernetes, Docker, GitLab CI, Terraform, AWS/Azure, Datadog, Grafana Sécurité : Keycloak, OIDC/JWT, DevSecOps, RBAC Intégration : Kafka, OpenAPI, YAML, Java, Angular Profil recherché 7+ ans d'expérience dont au moins 2 ans sur des sujets IA/LLM en production Expérience confirmée en leadership technique et encadrement d'équipe Connaissance des contextes réglementés (bancaire, SSI, AI Act appréciée) Pratique des méthodes Agile / SAFe (PI Planning, System Demo) Ce que nous proposons : Mission longue durée en régie — IDF Ouest Environnement technologique cutting-edge Interlocuteur ESN dédié et réactif