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Développeur Python Expert – Environnement MLOps & Cloud Privé (secteur bancaire) Un grand acteur du secteur bancaire développe et opère en interne une plateforme d’industrialisation de projets data et IA , destinée à accompagner les équipes de data scientists et d’analystes tout au long du cycle de vie de leurs modèles : du développement à la mise en production. Cette solution s’appuie sur un cloud privé on-premise , une stack technologique moderne et open source , et une approche MLOps complète (déploiement, packaging, monitoring, compliance). L’objectif est d’offrir une infrastructure fiable, automatisée et scalable , reposant sur des composants développés en Python, Go et Kubernetes . Dans ce contexte, l’équipe recherche un Développeur Python expérimenté pour prendre en main la librairie interne d’industrialisation des projets IA , pilier central de la solution. Missions principales En tant que Développeur Python Expert , vous aurez un rôle clé dans la conception, l’évolution et la maintenance de la librairie interne dédiée à l’industrialisation des projets IA. Développement & conception Développer et maintenir une librairie Python backend hautement technique, utilisée en production par les équipes data et IA. Concevoir et optimiser les pipelines d’automatisation : packaging, création de conteneurs Docker, génération d’API, déploiements expérimentaux. Intégrer des mécanismes de validation, compliance et monitoring pour assurer la robustesse des déploiements. Contribuer à la qualité du code , aux tests unitaires et à la documentation technique. Architecture & intégration Participer à la conception de l’architecture technique autour de la librairie. Travailler sur l’intégration avec l’écosystème CI/CD (ArgoCD, Argo Workflows) et les environnements Kubernetes on-premise. Collaborer avec les développeurs Go et les équipes MLOps pour garantir la cohérence globale de la plateforme. Expertise & amélioration continue Être référent technique sur les choix d’implémentation et d’architecture Python. Assurer la veille technologique sur les bonnes pratiques backend et MLOps. Participer à l’amélioration continue de la performance, de la maintenabilité et de la fiabilité du framework.

Architecte Data – Expert Azure L’Architecte Data interviendra en tant que référent transverse sur les études, les cadrages et la conception d’architectures data bâties autour de l’écosystème Azure (Azure Data Lake, ADF, Databricks, Synapse/Fabric, Purview…). Au-delà de l’expertise Azure, il jouera un rôle de conseil , capable de vulgariser les enjeux data et de présenter des solutions claires et impactantes auprès des directions métier et exécutives, dans une posture “cabinet de conseil”. Responsabilités principales : Réaliser des études d’architecture et de chiffrage (DAT, estimations, roadmaps) avec un focus fort sur Azure Data . Concevoir des architectures data modernes sur Azure : ingestion, stockage, modélisation, gouvernance, analytics/AI. Traduire les besoins métier en solutions Azure pragmatiques, sécurisées et alignées sur les standards de l’entreprise. Produire des livrables premium : présentations PowerPoint, supports de cadrage, pitchs d’arbitrage, dossiers de décision. Vulgariser les sujets Azure auprès d’interlocuteurs non techniques (métiers, directions). Conseiller, challenger et proposer des trajectoires data orientées Azure, en réalisant benchmarks et recommandations. Travailler en proximité avec les équipes Data Engineering, BI, IA, Cloud et les autres architectes. Profil recherché : Bac+5 (ingénieur ou équivalent). 5 à 10 ans d’expérience minimum en architecture data , avec une expertise Azure confirmée . Maîtrise des principaux services Azure Data : Data Lake, ADF, Databricks/Fabric, Synapse, Purview, ETL/ELT, sécurité, gouvernance. Excellent relationnel, capacité à adapter son discours selon les interlocuteurs (métiers, DSI, direction). Solide maîtrise de la structuration et mise en scène de l’information (slides, storytelling, cadrage). Expérience en conseil / ESN appréciée (présentation, posture, relation client). Équilibre stratégie / technique : parler d’architecture sans rentrer dans le code. Soft skills clés : Pédagogue, excellent vulgarisateur. Curieux, structuré, orienté impact. Parfaitement à l’aise dans les présentations. Posture de consultant : écoute, influence, crédibilité.

Le Data Engineer aura pour mission principale d’interagir avec les parties prenantes pour capturer les besoins en données, extraire les data dumps, configurer des Vector Databases (VDBs) et développer/configurer une compétence RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin d’améliorer la performance des solutions d’IA générative. Il sera en charge de tester les data pipelines pour garantir des processus efficaces en lien avec les besoins métiers et IA. Ses principales responsabilités incluent : Être le premier point de contact pour les utilisateurs internes concernant les besoins en données des applications d’IA générative Collaborer étroitement avec les Product Owners, développeurs et ingénieurs IA pour recueillir et documenter les besoins Capturer et documenter les besoins et lacunes de données et proposer des stratégies correctives Valider la qualité des données extraites (complétude, exactitude, pertinence) Configurer et optimiser l’utilisation de bases de données vectorielles pour l’accès rapide aux données Tester et ajuster les compétences RAG pour garantir la pertinence contextuelle des informations générées Effectuer des tests complets sur les pipelines de données, participer à l’évaluation de la performance des modèles IA

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris un Ingénieur IA H/F dans le cadre d'un CDI. En tant que "GenAI Engineer", vous serez le référent GenAI du groupe et interviendrez sur l'ensemble des aspects techniques de nos cas d'usage d'IA générative. Vous évoluerez dans un écosystème technologique moderne (Snowflake, Qlik, AWS) au service de 30 filiales internationales. Vous aurez une grande marge de manœuvre dans les solutions à mettre en place, travaillant en étroite collaboration avec les équipes métier pour accompagner la transformation digitale par l'IA. Vos missions principales Développement et architecture IA Formaliser les besoins métiers et les traduire en spécifications techniques Développer des applications GenAI ou piloter le développement par des prestataires Sélectionner les stacks techniques appropriées à chaque use case d'IA Réaliser des POC sur de nouvelles solutions d'IA générative Opérations et monitoring * Assurer l'observabilité des produits IA et la gestion FinOps * Garantir la qualité des données et l'évaluation des modèles Collaborer avec les équipes architecture, sécurité et domaines métiers Mettre en place des outils de non-régression et d'évaluation continue Innovation et amélioration continue Assurer la veille technologique sur l'IA générative et les agents Maintenir la documentation technique à jour Être force de proposition sur les évolutions technologiques Participer à la stratégie IA du groupe Compétences requises Expertises principales * IA Générative et LLM : Maîtrise des concepts fondamentaux (réseaux de neurones, transformers), familiarité avec les principaux LLM (GPT, Claude, Gemini) RAG et bases vectorielles : Connaissance approfondie des RAG, bases vectorielles (Weaviate, Qdrant), frameworks (LangChain, LlamaIndex) IA Agentic : Maîtrise d'outils (AutoGen, CrewAI, Flowise, Dify) et protocoles (MCP, A2A, ACP, ANP) Développement : Expertise Python, maîtrise SQL, connaissance des APIs et intégrations système Data Engineering : Compréhension forte des enjeux de qualité des données, expérience SGBD (Snowflake de préférence) Compétences techniques appréciées Maîtrise de services cloud d'IA : Bedrock, Azure AI Foundry Connaissance d'AWS (architecture cloud, services managés) Expérience en IA traditionnelle : TensorFlow, scikit-learn Techniques avancées de RAG : chunking, multiindex, méthodes d'inférence Outils d'évaluation : Ragas, DeepEval, frameworks de testing IA Environnement technologique Langages : Python, SQL, notions C/C++ Cloud : AWS (Bedrock, SageMaker), services IA managés Data Stack : Snowflake, PostgreSQL, SQL Server, MariaDB DevOps : GitLab CI/CD, containerisation Collaboration : ServiceNow, Monday, Qlik Cloud Analytics Environnement Cette fonction est rattachée à la DSI du groupe sous la responsabilité du responsable des solutions d'entreprise. Des déplacements ponctuels dans des filiales en France et à l'étranger peuvent être à prévoir dans le cadre des projets de déploiement IA.

Contexte : Dans le cadre du développement de nos projets IA, nous recherchons un Data Scientist expérimenté maîtrisant Vertex AI et les technologies modernes de modélisation et d’industrialisation. Missions : Développement et entraînement de modèles ML/IA (supervisé, non supervisé, deep learning). Utilisation avancée de Vertex AI (training, pipelines, model registry, monitoring). Participation à la construction de solutions génératives ou prédictives (LLM, NLP, time series, recommendation…). Préparation, exploration et structuration de datasets à grande échelle. Déploiement, optimisation et suivi des modèles en production. Compétences recherchées : Très bonne maîtrise de Python , Scikit-Learn, TensorFlow ou PyTorch. Expertise Vertex AI (training, notebooks, pipelines, endpoints). Connaissance des environnements GCP (BigQuery, Storage, Pub/Sub). Solides compétences en statistiques, math appliquée et optimisation. Expérience avec LangChain / LangGraph / LLM (souhaitée). Profil attendu : 3 à 8 ans d’expérience en Data Science ou ML Engineering. Capacité à vulgariser et à proposer des solutions adaptées au besoin métier. Forte autonomie et sens du delivery.

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris un Ingénieur IA H/F dans le cadre d'un CDI. En tant que "GenAI Engineer", vous serez le référent GenAI du groupe et interviendrez sur l'ensemble des aspects techniques de nos cas d'usage d'IA générative. Vous évoluerez dans un écosystème technologique moderne (Snowflake, Qlik, AWS) au service de 30 filiales internationales. Vous aurez une grande marge de manœuvre dans les solutions à mettre en place, travaillant en étroite collaboration avec les équipes métier pour accompagner la transformation digitale par l'IA. Vos missions principales Développement et architecture IA Formaliser les besoins métiers et les traduire en spécifications techniques Développer des applications GenAI ou piloter le développement par des prestataires Sélectionner les stacks techniques appropriées à chaque use case d'IA Réaliser des POC sur de nouvelles solutions d'IA générative Opérations et monitoring * Assurer l'observabilité des produits IA et la gestion FinOps * Garantir la qualité des données et l'évaluation des modèles Collaborer avec les équipes architecture, sécurité et domaines métiers Mettre en place des outils de non-régression et d'évaluation continue Innovation et amélioration continue Assurer la veille technologique sur l'IA générative et les agents Maintenir la documentation technique à jour Être force de proposition sur les évolutions technologiques Participer à la stratégie IA du groupe Compétences requises Expertises principales * IA Générative et LLM : Maîtrise des concepts fondamentaux (réseaux de neurones, transformers), familiarité avec les principaux LLM (GPT, Claude, Gemini) RAG et bases vectorielles : Connaissance approfondie des RAG, bases vectorielles (Weaviate, Qdrant), frameworks (LangChain, LlamaIndex) IA Agentic : Maîtrise d'outils (AutoGen, CrewAI, Flowise, Dify) et protocoles (MCP, A2A, ACP, ANP) Développement : Expertise Python, maîtrise SQL, connaissance des APIs et intégrations système Data Engineering : Compréhension forte des enjeux de qualité des données, expérience SGBD (Snowflake de préférence) Compétences techniques appréciées Maîtrise de services cloud d'IA : Bedrock, Azure AI Foundry Connaissance d'AWS (architecture cloud, services managés) Expérience en IA traditionnelle : TensorFlow, scikit-learn Techniques avancées de RAG : chunking, multiindex, méthodes d'inférence Outils d'évaluation : Ragas, DeepEval, frameworks de testing IA Environnement technologique Langages : Python, SQL, notions C/C++ Cloud : AWS (Bedrock, SageMaker), services IA managés Data Stack : Snowflake, PostgreSQL, SQL Server, MariaDB DevOps : GitLab CI/CD, containerisation Collaboration : ServiceNow, Monday, Qlik Cloud Analytics Environnement Cette fonction est rattachée à la DSI du groupe sous la responsabilité du responsable des solutions d'entreprise. Des déplacements ponctuels dans des filiales en France et à l'étranger peuvent être à prévoir dans le cadre des projets de déploiement IA.

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris un Ingénieur IA H/F dans le cadre d'un CDI. En tant que "GenAI Engineer", vous serez le référent GenAI du groupe et interviendrez sur l'ensemble des aspects techniques de nos cas d'usage d'IA générative. Vous évoluerez dans un écosystème technologique moderne (Snowflake, Qlik, AWS) au service de 30 filiales internationales. Vous aurez une grande marge de manœuvre dans les solutions à mettre en place, travaillant en étroite collaboration avec les équipes métier pour accompagner la transformation digitale par l'IA. Vos missions principales Développement et architecture IA Formaliser les besoins métiers et les traduire en spécifications techniques Développer des applications GenAI ou piloter le développement par des prestataires Sélectionner les stacks techniques appropriées à chaque use case d'IA Réaliser des POC sur de nouvelles solutions d'IA générative Opérations et monitoring * Assurer l'observabilité des produits IA et la gestion FinOps * Garantir la qualité des données et l'évaluation des modèles Collaborer avec les équipes architecture, sécurité et domaines métiers Mettre en place des outils de non-régression et d'évaluation continue Innovation et amélioration continue Assurer la veille technologique sur l'IA générative et les agents Maintenir la documentation technique à jour Être force de proposition sur les évolutions technologiques Participer à la stratégie IA du groupe Compétences requises Expertises principales * IA Générative et LLM : Maîtrise des concepts fondamentaux (réseaux de neurones, transformers), familiarité avec les principaux LLM (GPT, Claude, Gemini) RAG et bases vectorielles : Connaissance approfondie des RAG, bases vectorielles (Weaviate, Qdrant), frameworks (LangChain, LlamaIndex) IA Agentic : Maîtrise d'outils (AutoGen, CrewAI, Flowise, Dify) et protocoles (MCP, A2A, ACP, ANP) Développement : Expertise Python, maîtrise SQL, connaissance des APIs et intégrations système Data Engineering : Compréhension forte des enjeux de qualité des données, expérience SGBD (Snowflake de préférence) Compétences techniques appréciées Maîtrise de services cloud d'IA : Bedrock, Azure AI Foundry Connaissance d'AWS (architecture cloud, services managés) Expérience en IA traditionnelle : TensorFlow, scikit-learn Techniques avancées de RAG : chunking, multiindex, méthodes d'inférence Outils d'évaluation : Ragas, DeepEval, frameworks de testing IA Environnement technologique Langages : Python, SQL, notions C/C++ Cloud : AWS (Bedrock, SageMaker), services IA managés Data Stack : Snowflake, PostgreSQL, SQL Server, MariaDB DevOps : GitLab CI/CD, containerisation Collaboration : ServiceNow, Monday, Qlik Cloud Analytics Environnement Cette fonction est rattachée à la DSI du groupe sous la responsabilité du responsable des solutions d'entreprise. Des déplacements ponctuels dans des filiales en France et à l'étranger peuvent être à prévoir dans le cadre des projets de déploiement IA.

L’AI Coach agit comme facilitateur et conseiller pour accélérer l’adoption de l’intelligence artificielle. Missions principales : Identifier et prioriser les cas d’usage IA. Accompagner les équipes dans la mise en œuvre de solutions IA (Copilot, LLMs…). Former, sensibiliser et évangéliser autour de l’IA responsable. Garantir l’alignement avec les objectifs business et la gouvernance IA du groupe.

Je suis Sheeranaze MEHENTAL, Consultante en recrutement au sein de FED IT, cabinet de recrutement spécialisé sur les métiers des systèmes d'information et de la transformation digitale : infrastructure, chefferie de projet, data, cybersécurité, développement et top management. Je recrute pour mon client basé à Paris un Ingénieur IA H/F dans le cadre d'un CDI. En tant que "GenAI Engineer", vous serez le référent GenAI du groupe et interviendrez sur l'ensemble des aspects techniques de nos cas d'usage d'IA générative. Vous évoluerez dans un écosystème technologique moderne (Snowflake, Qlik, AWS) au service de 30 filiales internationales. Vous aurez une grande marge de manœuvre dans les solutions à mettre en place, travaillant en étroite collaboration avec les équipes métier pour accompagner la transformation digitale par l'IA. Vos missions principales Développement et architecture IA Formaliser les besoins métiers et les traduire en spécifications techniques Développer des applications GenAI ou piloter le développement par des prestataires Sélectionner les stacks techniques appropriées à chaque use case d'IA Réaliser des POC sur de nouvelles solutions d'IA générative Opérations et monitoring * Assurer l'observabilité des produits IA et la gestion FinOps * Garantir la qualité des données et l'évaluation des modèles Collaborer avec les équipes architecture, sécurité et domaines métiers Mettre en place des outils de non-régression et d'évaluation continue Innovation et amélioration continue Assurer la veille technologique sur l'IA générative et les agents Maintenir la documentation technique à jour Être force de proposition sur les évolutions technologiques Participer à la stratégie IA du groupe Compétences requises Expertises principales * IA Générative et LLM : Maîtrise des concepts fondamentaux (réseaux de neurones, transformers), familiarité avec les principaux LLM (GPT, Claude, Gemini) RAG et bases vectorielles : Connaissance approfondie des RAG, bases vectorielles (Weaviate, Qdrant), frameworks (LangChain, LlamaIndex) IA Agentic : Maîtrise d'outils (AutoGen, CrewAI, Flowise, Dify) et protocoles (MCP, A2A, ACP, ANP) Développement : Expertise Python, maîtrise SQL, connaissance des APIs et intégrations système Data Engineering : Compréhension forte des enjeux de qualité des données, expérience SGBD (Snowflake de préférence) Compétences techniques appréciées Maîtrise de services cloud d'IA : Bedrock, Azure AI Foundry Connaissance d'AWS (architecture cloud, services managés) Expérience en IA traditionnelle : TensorFlow, scikit-learn Techniques avancées de RAG : chunking, multiindex, méthodes d'inférence Outils d'évaluation : Ragas, DeepEval, frameworks de testing IA Environnement technologique Langages : Python, SQL, notions C/C++ Cloud : AWS (Bedrock, SageMaker), services IA managés Data Stack : Snowflake, PostgreSQL, SQL Server, MariaDB DevOps : GitLab CI/CD, containerisation Collaboration : ServiceNow, Monday, Qlik Cloud Analytics Environnement Cette fonction est rattachée à la DSI du groupe sous la responsabilité du responsable des solutions d'entreprise. Des déplacements ponctuels dans des filiales en France et à l'étranger peuvent être à prévoir dans le cadre des projets de déploiement IA.

Missions principales : Participer à la conception, au développement et à la mise en œuvre de nouvelles fonctionnalités du plan de travail (workplan). Contribuer à la rédaction des spécifications techniques et à la documentation associée. Prendre part à la construction et à l’évolution d’une plateforme data intégrant la gouvernance, l’ingestion, la transformation, le stockage, l’exposition et l’analytique. Intervenir sur les aspects RUN et BUILD de la plateforme en soutien à l’équipe existante. Garantir la sécurité, la performance et la scalabilité des solutions déployées sur le Cloud AWS. Participer à la mise en place de solutions Gen AI au sein de l’écosystème Data/Cloud. Compétences techniques requises : Cloud AWS : maîtrise approfondie des services IAM, S3, DynamoDB, Lambda, API Gateway . Databricks et sa composante AI (Genie) . Développement Backend Python , avec une solide expérience en API / webservices / routes . Maîtrise d’un framework Python (idéalement AWS Powertools for Lambda , Flask ou FastAPI ). Infrastructure as Code : expertise en Terraform et bonne culture DevOps . Expérience dans la mise en œuvre de plateformes data (gouvernance, ingestion, transformation, stockage, exposition, analytics). Excellente capacité de communication écrite et orale en anglais . Compétences appréciées : Certifications AWS : Solutions Architect Associate , Data Engineer Associate et/ou Developer Associate . Connaissances en Power BI , services réseau , Collibra ou React . Sens de la collaboration, autonomie et approche orientée solution. Objectifs et livrables : Contribution à la définition et au développement des features du workplan. Livraison de composants applicatifs fiables et documentés . Participation active aux revues techniques et réunions d’équipe . Support dans la gestion opérationnelle (RUN) et l’ amélioration continue (BUILD) des solutions Cloud & Data.

Rejoignez la Tribe AI et contribuez au développement d’applications d’intelligence artificielle générative. Vos missions : Créer des applications IA pour améliorer l’expérience client et les processus internes. Travailler sur Prompt Engineering, RAG, Fine-tuning et NLP. Déployer et monitorer des modèles en production. Collaborer dans un environnement agile et innovant.

Prompt Engineer Python IA générative - Toulouse Mission ciblé Data / IA/ Innovation / Produit => Prompt Engineer Goals and deliverables Conception de prompts efficaces : Rédiger, tester et optimiser des prompts pour interagir avec des modèles d’IA (LLMs comme GPT, Claude, Mistral, etc.). Adapter les prompts à différents cas d’usage : génération de texte, résumé, classification, extraction d’informations, etc. Collaboration avec les équipes métiers : Travailler avec les équipes produit, marketing, support ou développement pour comprendre les besoins et concevoir des solutions IA adaptées. Traduire les besoins métiers en instructions exploitables par les modèles. Expérimentation et veille technologique : Tester différents modèles et techniques de prompting (zero-shot, few-shot, chain-of-thought, etc.). Suivre les évolutions des modèles de langage et des outils IA. Documentation et standardisation : Documenter les prompts, les résultats et les bonnes pratiques. Créer une bibliothèque de prompts réutilisables. Évaluation des performances : Mettre en place des métriques pour évaluer la qualité des réponses générées. Identifier les biais, hallucinations ou erreurs et proposer des solutions. Expected skills Outils low-code et no-code Expert Python Expert data science Expert IA générative Expert

Nous souhaitons renforcer la sécurité de solutions IA afin de garantir la protection optimale des données et prévenir les potentielles vulnérabilités. Cette demande vise à intégrer un consultant avec une expérience de la sécurisation des solutions IA Gen et de la gestion des risques de fiabilité et de sécurité : Élaborer et mettre en oeuvre des stratégies de sécurisation. Paramétrer les premiers systèmes de sécurisation adaptés aux solutions IA générative. Il s'agit d'un accompagnement très opérationnel, en interaction avec les équipes de Data et IA enginieering, de nos architectes IA et de nos équipes de sécurité opérationnelles. L'expert s'intégrera notamment dans l'équipe produit "plateforme IA Gen" déjà en place en charge du chantier pour couvrir ces aspects sur lesquels sont expertises est attendue. La mission inclut : L'évaluation des solutions existantes en termes de sécurité. La proposition et mise en oeuvre des améliorations concrètes. Le paramétrage des systèmes de sécurisation adaptés aux solutions IA. La création de protocoles de sécurité et mise en place des mesures immédiates. La formation des équipes internes aux bonnes pratiques de sécurité en IA. Un accompagnement pendant la mise en oeuvre des recommandations. Les livrables incluent : Des scénarios de tests Des composants et des process de sécurisation des IA Gen, notamment par Guardrailing, paramétrés et opérationnels Des rapports d'évaluation de performances Des composants et des process automatiques d'évaluation de performances des mécanismes de sécurisation Des composants d'automatisations de systèmes de sécurisation paramétrés et opérationnels.

Product Owner Technique IA / Machine Learning / GénérativeContexte de la mission Nous recherchons un Product Owner technique pour piloter le développement d’applications de gouvernance des modèles de Machine Learning , ainsi que l’évolution d’une plateforme interne d’IA Générative (LLM Hub) . Ce rôle combine vision produit , leadership technique et collaboration étroite avec des équipes pluridisciplinaires (data, cloud, ML, IA générative). mission de : Structurer et faire évoluer les applications de gouvernance des modèles ML (inventaire, suivi des performances, intégration multi-cloud). Piloter le développement d’une plateforme centralisée de LLMs permettant l’accès à différents modèles (OpenAI, Mistral, Claude, etc.) via Azure et AWS. Définir la roadmap produit , prioriser les évolutions et garantir la cohérence technique et fonctionnelle des produits IA. Périmètres applicatifs1. Applications de gouvernance des modèles ML Objectif : inventorier et suivre les modèles de Machine Learning déployés sur différentes plateformes cloud (Azure ML, Databricks, AWS Sagemaker). Les principales fonctionnalités concernent : L’inventaire automatique des modèles hébergés sur les environnements cloud. La collecte et la restitution des métriques techniques et de performance. L’exposition des données via une API backend et un dashboard frontend en React. 2. Plateforme LLM Hub Objectif : offrir un accès unifié à plusieurs modèles de langage (LLMs) et des outils facilitant l’intégration de l’IA générative dans les applications internes. La plateforme comprend : La centralisation de l’accès aux LLMs via Azure OpenAI, AI Foundry et AWS Bedrock. Le suivi et le reporting de la consommation des modèles, avec une logique d’optimisation des coûts. Le développement de plugins et fonctionnalités clé en main (RAG, Text-to-SQL, WebSearch, chatbot interne, etc.). Le design de futures fonctionnalités : création d’agents, prompts library, guardrails, chatbot low code, packaging d’intégration. Responsabilités principalesVolet Product Owner Identifier et cadrer les besoins des utilisateurs et parties prenantes. Prioriser les sujets et piloter le backlog produit. Définir la vision long terme et les objectifs (OKRs, roadmap). Rédiger et clarifier les besoins fonctionnels pour l’équipe technique. Coordonner les échanges avec les autres PO et le management. Assurer le suivi du budget et des livrables. Volet Technique Participer aux ateliers de conception et aux refinements techniques . Challenger les choix d’architecture et les designs techniques. Garantir la qualité, la sécurité et la résilience des solutions. Assurer une veille technologique continue sur les outils IA, cloud et LLMs. Accompagner les nouveaux arrivants et promouvoir le partage de connaissances.

Rattaché(e) à la Directrice du Contrôle interne, les missions sont notamment les suivantes : - Construire, avec les directions métiers et en lien avec les cartographies des risques (Fraude et corruption), les systèmes de contrôles basés sur l'analyse de données en masse et l'utilisation d'intelligence artificielle, - Participer à la mise en place et à la supervision des indicateurs permettant de monitorer les activités de contrôle interne, - Coordonner les actions de renforcement du contrôle interne financier (revues de bilan) et IT (gestion et contrôle des accès, contrôles minimaux IT), - Informer les instances dirigeantes à travers l'animation des Comités de Contrôle Interne ou Comités dédiés, - Participer aux points de coordination avec les autres fonctions dédiées à l'amélioration de la performance et à la maîtrise des risques (Sûreté, Audit Interne, Directions opérationnelles...).

En quelques mots Cherry Pick est à la recherche d'un "Chef de Projet IA" pour un client dans le secteur des medias Description 🎯 Contexte de la mission Dans un contexte de montée en puissance des usages de l’IA (générative, analytique, automatisation, modèles embarqués dans les produits), l’organisation souhaite structurer et sécuriser l’ensemble de ses projets IA. Face aux enjeux réglementaires, cybersécurité, gestion des données, risques de dérives des modèles et conformité contractuelle, le client recherche un Expert Cybersécurité & IA pour définir, formaliser et déployer la politique de cybersécurité appliquée aux projets IA. La mission s’inscrit au sein de la direction Cybersécurité / Risques / Conformité (ou équivalent), avec une interaction forte avec les équipes métiers, juridiques, data, IA et ingénierie. ⚙️ Rôle et responsabilités Le consultant aura un rôle clé de structuration, rédaction, mise en place et déploiement des standards cybersécurité pour les projets IA : Élaboration de la politique de cybersécurité appliquée à l’IA Définir les exigences de sécurité pour : les projets purement IA, les projets métier intégrant des briques IA (IA embarquée, IA générative, modèles internes, API externes…). Formaliser les recommandations de gestion des risques IA (hallucinations, dérives, confidentialité, intégrité des données, modèle empoisonné, etc.). Définition du processus de prise en compte de la sécurité dans les projets IA Construire un processus complet intégré au cycle de vie des projets IA (idéation → conception → développement → test → mise en production → supervision). Définir les rôles, responsabilités et interactions entre : métiers, équipes IA / data, ingénierie / architecture, équipes cybersécurité, juridique / conformité. Production du livrable de référence – Politique Cyber IA Rédaction d’un document structurant décrivant : L’organisation cible, les circuits de validation, les gouvernances requises. Les points de contrôle cyber obligatoires à chaque étape du cycle IA. Les grilles d’évaluation / matrices de risques pour les projets IA : risques liés aux données, risques modèles, exposition à des services IA externes, respect du AI Act / RGPD. Les exigences contractuelles : clauses sécurité IA, obligations de confidentialité et gestion des données, exigences réglementaires à inclure dans les marchés & appels d’offres IA. Déploiement et accompagnement opérationnel (phase 2 de la mission) Accompagner le déploiement du processus Cyber IA dans les équipes. Supporter l’Expert IA / Cybersécurité sur : l’analyse de risque des projets, l’application des nouveaux standards, le traitement des écarts. Animation d’ateliers, formation, support aux chefs de projets & équipes IA.