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Au sein d'un laboratoire d'innovation dédié à l'intelligence artificielle, tu concevras et développeras des Proof of Concept autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM), appliqués aux données d'infrastructures IT afin d'améliorer la supervision, l'automatisation et la résolution proactive des incidents. Tu mettras en place des environnements d'expérimentation Docker et Kubernetes intégrés aux chaînes CI/CD, automatiseras la collecte et le traitement des données issues des logs, de la CMDB et du monitoring, et développeras en Python des agents IA avec LangChain, LangGraph ou des frameworks équivalents. En collaboration avec les data scientists et les ingénieurs IA, tu assureras leur intégration au système d'information via des API, services et bases de données, en respectant les exigences de sécurité et de conformité. Tu produiras également la documentation technique et les spécifications nécessaires à l'industrialisation des POC, tout en assurant une veille technologique dans un environnement agile et international nécessitant un anglais professionnel.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ Envie de rejoindre une équipe où Intelligence Artificielle, Cloud et développement Full-Stack se rencontrent autour de projets à forts enjeux ? Cette opportunité est faite pour vous ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Ingénieur Développeur d'Agents IA pour intervenir chez l'un de nos clients, acteur majeur du secteur technologique. Contexte : Vous rejoindrez une équipe en charge d'une infrastructure de données et participerez à la conception et au développement d'agents IA autonomes évoluant dans un environnement Cloud AWS. Vous développerez des skills et tools en vous appuyant sur un framework d'orchestration interne en TypeScript, réaliserez leurs interfaces en Vue 3.js et assurerez leur connexion aux différentes API et données métiers stockés dans Snowflake. Vous travaillerez dans un environnement Agile en interaction avec différentes équipes : Product Owners, DevOps, architectes sécurité et équipes conformité. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Concevoir et développer des agents IA autonomes, ainsi que leurs skills et tools Développer au sein d'un framework d'orchestration TypeScript Concevoir et maintenir les interfaces utilisateurs en Vue 3.js Connecter les agents aux différentes API du système d'information Concevoir les stratégies d'accès et d'exploitation des données dans Snowflake Assurer le déploiement et la scalabilité sur AWS Exploiter notamment des services tels que AWS Lambda et API Gateway Produire un code robuste, maintenable et conforme aux standards techniques Veiller au respect des exigences de sécurité et de conformité Collaborer avec les équipes Produit, DevOps, Architecture et Sécurité dans un environnement Agile

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un Dev/Ingénieur IA (H/F) pour l'un de ses clients qui opère dans le secteur de l'assurance. Description 🎯 Contexte de mission Dans le cadre du chantier IA4IT, la mission consiste à concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l'exploitation à grande échelle de solutions d'IA générative et agentique. Au sein d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'IA, le consultant contribuera à la construction et à l'industrialisation d'une plateforme robuste, sécurisée, scalable et exploitable dans un contexte d'entreprise exigeant. 🛠️ Missions principales et rôle 🏗️ Architecture & infrastructure IA Concevoir l'architecture technique des solutions IA. Déployer et configurer les environnements cloud et les composants d'infrastructure. Définir les architectures permettant l'exploitation industrielle des cas d'usage IA. Garantir la robustesse, la scalabilité, la maintenabilité et la réversibilité de la plateforme. ☁️ Cloud & plateformes Concevoir et déployer les infrastructures cloud. Intervenir sur des environnements Azure, AWS et/ou GCP. Mettre en œuvre et administrer des environnements Kubernetes et/ou OpenShift. Industrialiser les environnements et automatiser leur déploiement. ⚙️ DevOps / DevSecOps Concevoir et industrialiser les chaînes CI/CD. Mettre en œuvre les pratiques Infrastructure as Code. Développer les automatisations nécessaires à l'exploitation de la plateforme. Mettre en œuvre des approches GitOps. Intégrer les exigences de sécurité directement dans les chaînes d'industrialisation. 🔐 Sécurité & conformité Concevoir les dispositifs de sécurité associés aux plateformes IA. Mettre en place et administrer les mécanismes IAM. Gérer les secrets et les accès aux ressources. Garantir la traçabilité des opérations. Intégrer les exigences de conformité, de sécurité et de réversibilité. Identifier et maîtriser les risques liés à l'exploitation des solutions IA. 🧠 Intégration des briques IA Intégrer les différents composants nécessaires aux solutions d'IA générative et agentique : Modèles IA / LLM Gateways LLM Orchestrateurs agentiques APIs Connecteurs Bases documentaires Outils de test Participer à la conception des architectures LLMOps. Garantir l'intégration cohérente des briques IA avec le socle cloud et les systèmes existants. 📊 Observabilité & exploitation Mettre en place les dispositifs de monitoring, logging et supervision. Déployer les outils d'observabilité adaptés aux plateformes IA. Suivre les performances et la disponibilité des composants. Mettre en place les dispositifs de suivi des coûts. Préparer les conditions d'exploitation et de maintien en conditions opérationnelles. Rédiger les procédures et documentations d'exploitation. 🚀 Industrialisation & amélioration continue Contribuer aux choix d'architecture et aux recommandations techniques. Identifier les leviers d'optimisation et d'industrialisation. Anticiper les problématiques de montée en charge. Garantir une exploitation durable, sécurisée et maîtrisée des plateformes IA. 🎯 Objectifs Construire un socle technique industriel pour l'IA générative et agentique. Déployer des infrastructures cloud sécurisées et scalables. Industrialiser les pratiques DevOps, DevSecOps et IaC. Intégrer efficacement les composants LLM et agentiques. Garantir l'observabilité et l'exploitabilité de la plateforme. Maîtriser les risques, les coûts et la réversibilité. Fournir une plateforme fiable permettant le déploiement de cas d'usage IA à grande échelle.

Notre client recherche un Business Analyst spécialisé en IA pour rejoindre l'équipe en charge de la plateforme Data Intelligence au sein de la Direction Transformation et Innovation. L'objectif est de renforcer l'analyse métier sur l'ensemble du cycle de livraison, depuis la compréhension des problématiques métier jusqu'à la validation des fonctionnalités de la plateforme et à la mesure de leur valeur. Le Business Analyst constituera l'interface opérationnelle quotidienne entre les Business Units et l'équipe de développement. En collaboration avec le Product Owner ou le responsable produit désigné, il aura notamment pour responsabilités de : Structurer les besoins ; Enrichir et affiner continuellement le backlog produit ; Accompagner la livraison du MVP et des versions suivantes ; Traduire les besoins métier en exigences fonctionnelles claires ; Faciliter la validation des solutions par les utilisateurs. 2.1. Identification des besoins métier et des cas d'usageLe Business Analyst devra : Organiser et animer des entretiens et ateliers avec les parties prenantes métier afin de comprendre leurs objectifs, processus actuels, problématiques et besoins en information ; Cartographier les processus actuels et cibles ; Identifier les utilisateurs et les principaux scénarios d'utilisation ; Déterminer les situations dans lesquelles l'IA peut apporter une valeur concrète, notamment en évaluant lorsqu'une solution de recherche ou d'automatisation plus simple pourrait être suffisante ; Documenter chaque cas d'usage, notamment son périmètre, ses bénéfices attendus, ses hypothèses, ses contraintes et ses critères de succès ; Identifier les besoins communs à plusieurs Business Units pouvant être couverts par des fonctionnalités réutilisables de la plateforme. 2.2. Recueil des exigences et spécifications fonctionnellesLe Business Analyst devra : Traduire les besoins métier en exigences claires, structurées et testables à destination des développeurs ; Décrire les comportements fonctionnels, règles métier, besoins en données, parcours utilisateurs et résultats attendus ; Rédiger les epics, features et user stories avec leurs critères d'acceptation ; Fournir des exemples pertinents et, lorsque cela est utile, des diagrammes de processus ou des maquettes d'écran ; Décomposer les demandes globales en incréments pouvant être développés et validés ; Recueillir les exigences non fonctionnelles auprès des parties prenantes concernées, notamment en matière de performance, ergonomie, disponibilité, droits d'accès, confidentialité, auditabilité et traçabilité ; Revoir les exigences avec les utilisateurs métier et les équipes techniques ; Lever les ambiguïtés ; Maintenir la traçabilité entre les objectifs métier, les éléments du backlog, les décisions prises et les tests d'acceptation. 2.3. Gestion du backlog produit et delivery AgileLe Business Analyst devra : Créer, enrichir, organiser et affiner continuellement le backlog produit ; Maintenir à jour les user stories, critères d'acceptation, dépendances et questions ouvertes ; Accompagner le Product Owner dans la priorisation du backlog selon la valeur métier, l'urgence, les risques, les dépendances et l'effort de réalisation ; Clarifier le périmètre du MVP et le contenu des releases proposées, tout en laissant les décisions de priorisation au Product Owner ; Préparer et animer les sessions de refinement du backlog ; Contribuer aux sprint plannings, sprint reviews et rétrospectives ; S'assurer que les développeurs disposent de suffisamment de détails fonctionnels pour estimer et implémenter les user stories ; Rester disponible pendant les sprints afin de répondre aux questions fonctionnelles ; Évaluer l'impact des évolutions de besoins ; Organiser rapidement les prises de décision avec les parties prenantes métier. 2.4. Exigences IA et DataLe Business Analyst devra : Identifier avec les responsables métier et les responsables Data les documents et données nécessaires à chaque cas d'usage ; Définir les métadonnées pertinentes, la terminologie métier, la couverture des sources, leur fraîcheur, les exigences de qualité et les règles d'accès ; Spécifier le comportement attendu pour la recherche documentaire, l'extraction d'informations et les assistants IA ; Définir notamment le périmètre de recherche, le format des réponses, les citations des sources, la gestion des informations manquantes ou contradictoires et les besoins de revue humaine ; Construire avec les experts métier des questions métier représentatives, des documents d'exemple et les résultats attendus ; Définir des critères d'acceptation mesurables portant notamment sur la pertinence, l'exactitude, l'exhaustivité et l'attribution des sources ; Identifier également les réponses inappropriées ou non supportées ; Collaborer avec les développeurs et les ingénieurs IA afin d'évaluer la faisabilité des solutions ; Expliquer les limitations des solutions IA ; Valider les prototypes ; Transformer les résultats des évaluations en décisions fonctionnelles et en améliorations du backlog ; Orienter les problématiques de sécurité ou de conformité vers les équipes responsables. 2.5. Tests et recette métierLe Business Analyst devra : Définir les scénarios de tests fonctionnels ; Accompagner les phases de recette utilisateur (UAT) ; Assurer le lien entre les tests, les user stories et les critères d'acceptation ; Préparer des données de test représentatives avec les responsables métier ; Coordonner les testeurs métier ; Recenser et qualifier les anomalies et retours utilisateurs ; Vérifier que les fonctionnalités livrées répondent bien aux processus métier attendus ; Intégrer des cas de test spécifiques à l'IA, notamment : Les questions auxquelles le système ne doit pas répondre ; Les insuffisances de couverture des sources ; Les accès non autorisés à certains documents ; Suivre les actions correctives dans le backlog ; Documenter la validation métier avec le Product Owner et les responsables métier concernés avant chaque mise en production. 2.6. Adoption et coordination des parties prenantesLe Business Analyst devra : Assurer une communication claire entre les Business Units, le Product Owner et l'équipe de delivery ; Rendre visibles les dépendances, changements de périmètre et décisions ; Préparer la documentation fonctionnelle ; Élaborer les guides utilisateurs et supports de démonstration ; Accompagner les actions de formation et d'onboarding relatives à la plateforme et à ses applications métier ; Collecter les retours utilisateurs ; Suivre les indicateurs définis, notamment : Le temps nécessaire à la réalisation des tâches ; La qualité des réponses ; Le niveau d'utilisation ; La satisfaction des utilisateurs ; Proposer des améliorations et les intégrer au backlog.

Notre client dans le secteur Luxe recherche un/une Tech Lead Agentic Systems H/F Description de la mission : Le client est un acteur majeur du secteur Luxe & Cosmétique. Tech Lead Agentic Systems - Beauty Localisation : Saint-Ouen (93), présence sur site 3 jours par semaine minimum · Démarrage : immédiat, octobre 2026 · Durée : jusqu'au 31 décembre 2026, renouvellement 2027 soumis au comité Séniorité : 12 ans d'expérience minimum dont 3 ans sur des systèmes LLM en production et 5 ans de leadership technique · Langues : anglais courant (langue de travail), français apprécié Contexte Trois écosystèmes existent déjà et doivent converger. Pegasus, la plateforme de données produit du Groupe (GCP, BigQuery, dbt, knowledge graph), expose 100 % des attributs produit par API et dispose d'un agent produit en prototype (serveur MCP, routage d'intention, démonstration fonctionnelle sur tous les GTIN). Orion, la plateforme interne de déploiement d'expériences par marque et par pays, développe sa capacité MCP pour servir des agents et des MCP Apps à ChatGPT et aux retailers. Le service consommateurs tourne sur Salesforce Agentforce (agent WISMO en production depuis avril 2026) et sera le premier consommateur de l'agent produit. Modiface, la filiale computer vision du Groupe, fournit l'essayage virtuel et les diagnostics, déjà exposés dans ChatGPT et dans l'application du retailer Watsons (Malaisie). La phase en cours (octobre à décembre 2026) doit livrer trois choses : la mise en production de l'agent produit sous conformité Groupe (Trustworthy AI, pentest et red-team, Comité Scientifique) et sa consommation par l'agent Care ; l'extraction des premiers agents réutilisables et leur portage sur Orion ; le cadrage de l'architecture cible présenté en Design Authority en janvier 2027, qui conditionne le financement de la montée en charge 2027. Le rôle Vous êtes l'unique tech lead de la squad Beauty Conversations — la personne la plus capée techniquement de l'équipe. La squad compte un program lead (pilotage, parties prenantes, budget) et neuf ingénieurs en montée en charge, embarqués au quotidien avec les équipes produit et engineering O+O, Modiface, le Care, la core team Orion, le bureau du CTO et l'Enterprise Architecture. Vous êtes le relais direct du CTO et du Head of Engineering auprès de l'équipe qui implémente : vous tenez les rituels techniques, validez les pull requests, portez les designs et faites respecter les standards. Vous portez la livraison technique de la phase et co-écrivez l'architecture cible. L'architecture des plateformes existantes (Pegasus, Orion) reste sous l'autorité de leurs référents groupe ; vous construisez avec eux, pas par-dessus. Vous êtes un doer. Vous codez, vous relisez, vous tranchez. Vous êtes capable, dans la même journée, de refuser une PR, de tenir une position d'interface face à un éditeur et de préparer un dossier de Design Authority. Le critère de succès de la phase est explicite : obtenir en janvier 2027 le feu vert des sponsors pour démarrer la montée en charge, sur la base de trois cas d'usage en production et d'un dossier d'architecture accepté. Responsabilités Livrer l'agent produit Pegasus en production : serveur MCP, routage d'intention et sélection d'outils, harnais d'évaluation (jeu de questions de référence par intention, F1 par outil, porte de non-régression en CI), observabilité par tour de conversation, contrat de consommation validé par l'équipe Care en pré-production, runbook et SLO. Préparer et défendre les dossiers de conformité Groupe avec les ingénieurs IA : fiche Trustworthy AI, pack de préparation au pentest et au red-team (modèle de menace, injection de prompt, exfiltration par les outils), dossier d'évidence pour le Comité Scientifique (sources par claim, questions de santé et contre-indications). Le groupe tient les gates ; vous les préparez, les défendez et remédiez. Concevoir l'interopérabilité entre plateformes : exposition des sous-agents Agentforce (statut de commande, transfert à un humain) via contrats MCP et/ou A2A versionnés, consommés depuis un agent Google ADK, sans forker les templates Care en production ; registre d'agents et documentation d'intégration. Piloter avec la core team Orion les évolutions nécessaires pour servir des serveurs MCP et des MCP Apps par marque et par pays, et porter l'essayage virtuel Maybelline puis Watsons sur une capacité unique multi-surfaces. Co-écrire l'architecture cible de la plateforme horizontale : baseline d'exigences (orchestration à deux niveaux synchrones maximum, guardrails configurables sans engineering, evals et conversations de référence, mémoire, brand voice, internationalisation, authentification, MCP-UI, agnosticité plateforme, knowledge graph, SLM), decision records make / buy / partner (Salesforce, Google, Anthropic, OpenAI, Mistral), benchmarks sur les cas réels (latence par profondeur de routage, SLM vs RAG + KG, coût par conversation), dossier de Design Authority. Tenir les standards de la squad : un dépôt par composant dans l'organisation du groupe dès le premier jour, CI/CD, IaC, secrets dans les vaults Groupe, documentation en anglais, WCAG 2.1 AA sur toute surface web, respect du code freeze de mi-novembre ; revues de code, coaching, développement assisté par IA avec revue humaine systématique. Transférer : documenter et travailler en binôme avec les ingénieurs internes, les rôles clés ayant vocation à être internalisés en 2027. Profil recherché 12 ans d'expérience minimum en ingénierie logicielle, dont 5 ans de leadership technique d'équipes d'ingénieurs de taille comparable (8 à 12 personnes), distribuées, avec des partenaires externes : arbitrages quotidiens, revues, coaching, tenue des standards. Niveau staff ou principal engineer : vous avez déjà été la référence technique d'une plateforme, pas seulement d'un projet. Systèmes agentiques en production face à des consommateurs : orchestration d'agents, protocoles MCP et A2A, conception d'outils et de contrats, routage d'intention, guardrails, gestion de session et de mémoire. Évaluation des systèmes LLM : jeux de référence, métriques d'exactitude, juges LLM, tests de régression en CI, tracing des conversations. Vous savez dire pourquoi une réponse est fausse et le prouver. GCP en production : Vertex AI, Google ADK ou framework agentique équivalent, Cloud Run, IaC, CI/CD. Python et TypeScript. Thèse d'architecture : une position argumentée sur qui possède la connaissance, la conduite de la conversation et la preuve dans un groupe multi-plateformes, et la capacité de l'écrire pour un comité d'architecture puis de la défendre. Navigation d'un écosystème make & buy avec des hyperscalers et Salesforce : négocier une interface, refuser une duplication, tenir une ligne technique face à un éditeur. Autonomie dans un cadre contraint : architecture partagée avec les référents des plateformes, Design Authority, revues sécurité et juridiques (États-Unis). Savoir avancer avec le cadre et le faire évoluer par les faits.