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🏢 Contexte Rejoins une Business Unit Cloud Platform Engineering (~170 personnes) qui rationalise le catalogue technique du groupe et fournit des services clé en main aux équipes IT. L'objectif : moins d'outils, plus d'expertise, et plus de synergies entre les équipes. 🎯 L'équipe Core Network Combiner réseau + DevOps pour : Rationaliser les opérations Améliorer l'automatisation Délivrer des services réseaux fiables et scalables 📋 Missions Contribuer à la livraison de fonctionnalités réseau (Build, Scrum) Participer au Run et au maintien en condition opérationnelle Automatiser les solutions d'infrastructure réseau Participer aux projets d'innovation et proposer des améliorations 🖥️ Composants techniques Cloud : AWS & GCP (VPC, TransitGateway, PrivateLink, SharedVPC, PSC) Segmentation : Security groups, VPC Inspection, PrivateLink Egress Filtering : Fortinet, Zscaler Transit : Cisco, DirectConnect, Interconnect, Cloud Routers IPAM : Netbox, Infoblox Backbone : BGP, OSPF, Juniper, Bandwidth On-Demand Connectivité partenaires : VPN IPSEC/SSL, ZTNA DNS privé : Route53, CloudDNS, Infoblox 👤 Profil recherché DevOps sur composants réseau/infra (>3 ans) AWS ou GCP confirmé Sensible à la sécurité, autonome, force de proposition Bon relationnel et capacité à fédérer 🛠️ Compétences Réseau : TCP/IP, DNS, BGP, routeurs, switchs, firewall DevOps : Git, GitHub Actions IaC : Terraform, Ansible Conteneurs : Docker, Kubernetes Scripting : Python, Go Sécurité : VPN, IPSec, SSL/TLS Cloud : AWS, GCP, VPC, subnets, security groups Monitoring : Datadog, Prometheus, Grafana, Splunk Environnement technique : Réseau : TCP/IP, DNS, BGP, routeurs, switchs, firewall DevOps : Git, GitHub Actions IaC : Terraform, Ansible Conteneurs : Docker, Kubernetes Scripting : Python, Go Sécurité : VPN, IPSec, SSL/TLS Cloud : AWS, GCP, VPC, subnets, security groups Monitoring : Datadog, Prometheus, Grafana, Splunk 🎓 CertificationsCCNA, AWS ou GCP = un plus. Le poste est ouvert à Paris et à Lyon

RésuméNous recherchons un Data Analyst qualifié avec au moins 5 ans d'expérience pour rejoindre l'équipe centrale Data Insights & Analytics. Ce rôle est intégré au sein de la tribu CRM pour combler le fossé entre la stratégie métier et l'exécution des données. Responsabilités :Encadrement des exigences : Collaborez avec les responsables des parties prenantes métier et les chefs de projet pour définir et aligner les KPI, concevoir des maquettes, définir les périmaux MVP et identifier les actifs de données réutilisables. Analyses stratégiques : Exécutez des analyses métier interfonctionnelles à fort impact pour guider la prise de décision, vérifier la conformité des données afin d'assurer l'exactitude, et évaluer la valeur commerciale apportée par les produits de données. Analyse exploratoire : Mener des explorations ciblées des données afin de valider les hypothèses commerciales et d'identifier des opportunités de croissance. Habilitation, adoption et support des utilisateurs : Guider les utilisateurs sur les produits de données, les méthodologies et les outils en libre-service afin de maximiser l'intégration et l'adoption analytiques. Intégration IA et LLM : Utilisez des outils d'IA et des LLM populaires pour supporter des fonctionnalités intelligentes dans les produits de données, ainsi que pour optimiser les tâches quotidiennes. Indispensables :Minimum de 5 ans d'expérience professionnelle dans un poste d'analyste de données ou similaire. Une forte capacité à comprendre les processus métier et à traduire les défis opérationnels en besoins en données. Maîtrise avancée de SQL et expérience pratique avec Snowflake. Quelques fonctionnalités de tableau de bord et de visualisation dans Tableau. Maîtrise professionnelle de l'anglais. Bons à avoir :Expérience préalable dans les environnements CRM et e-commerce. Autres détails :Localisation : équipe Central Data Insights & Analytics. Structure d'équipe : Intégrée au sein de la tribu CRM.

Notre client est une startup SaaS B2B française qui aide les équipes commerciales à prospecter plus efficacement grâce à une plateforme tout-en-un de sales intelligence. Le produit centralise la recherche de leads, l'enrichissement de données, l'engagement multicanal et la gestion du pipeline commercial. L'ambition : permettre aux sales d'arrêter de jongler entre plusieurs outils et de se concentrer sur la création d'opportunités. L'équipe tech entre aujourd'hui dans une phase clé : accélérer le delivery produit tout en assainissant l'existant. Dette technique, refacto, design system, legacy, process à simplifier, usage avancé de l'IA… les sujets sont nombreux, concrets, et à fort impact. C'est un environnement fait pour les profils qui aiment construire vite, coder proprement, prendre des sujets de A à Z et utiliser l'IA comme un vrai levier de productivité. 💼 Description du poste Votre mission 🚀 Rejoindre une équipe tech resserrée et contribuer directement à la construction d'un produit SaaS utilisé par des équipes sales, avec un double objectif : shippers des features utiles rapidement et renforcer la base technique sur le long terme. Vous interviendrez sur une stack moderne composée de TypeScript, Node.js, React, Next.js, PostgreSQL, Elasticsearch, Redis et AWS, dans un environnement en monorepo avec une approche Domain-Driven Development pragmatique. Ce que vous allez faire Livrer régulièrement de nouvelles features, avec une vraie culture du MVP et des cycles courts. Découper les sujets intelligemment pour aller vite sans dégrader la qualité. Contribuer à la réduction de la dette technique : refacto, librairies à mettre à jour, legacy à rationaliser. Participer à la consolidation du design system et à son meilleur alignement avec le code existant. Challenger les choix techniques et proposer des solutions simples, robustes et orientées impact. Utiliser l'IA au quotidien — notamment Claude — pour accélérer le développement, améliorer les prompts, générer du code et surtout challenger les outputs produits. Votre environnement Vous travaillerez avec une équipe produit composée notamment d'un designer, d'un CPO, de Product Managers et d'une équipe data. Les développeurs peuvent échanger directement avec le métier et contribuer au cadrage des sujets lorsque cela permet d'aller plus vite et mieux. Ici, l'enjeu n'est pas de sur-architecturer : il faut savoir prendre des décisions, livrer, apprendre, améliorer et garder un haut niveau d'exigence sur le code.

Au sein d'une équipe Solution & Platform Engineering, vous assurerez l'industrialisation, l'automatisation et le maintien en conditions opérationnelles d'une plateforme data critique reposant sur Azure et Snowflake. Au cœur de la mission, vous concevrez et développerez des agents et des skills réutilisables pour automatiser le provisionnement, les déploiements, la gestion des accès, la supervision et les opérations récurrentes, puis les mettrez à disposition des équipes data en self-service. Vous développerez les infrastructures avec Terraform, optimiserez les pipelines CI/CD sous Azure DevOps et contribuerez à la sécurité, à la gestion des droits RBAC, au suivi des coûts et à l'amélioration des performances. Référent technique Cloud et automatisation, vous accompagnerez les équipes dans la conception de solutions data, favoriserez l'adoption des pratiques DevSecOps et de l'IA agentique, et garantirez la fiabilité, la traçabilité et la pérennité des solutions en production.

Contexte :Équipe AI for PDP (Product Data Platform) produit des outils pour le pricing, l'optimisation de l'assortiment des produits. Une grande entreprise de distribution pilote ses prix sur des dizaines de milliers de références, par pays. L'enjeu : fournir aux équipes pricing un coefficient d'élasticité-prix par produit, exploitable pour l'ajustement quotidien, la promotion et la hausse stratégique. Missions :Data Collection et Preprocessing (dbt) : reconstruction de la vue produit hebdomadaire au niveau Business Unit à partir des transactions caisse et de l'historique de prix multi-magasins. Agrégation par prix médian (robuste aux prix extrêmes d'un magasin), filtre sur les produits, construction de baselines de demandes saisonnières, de tendances de demandes, de variations cumulées de prix (pour intégrer l'impact des changements de prix passés). Migration terraform + dbt + DataHub, source Teradata. Modélisation : le modèle ne mesure pas l'élasticité, il prédit la demande hebdomadaire (LightGBM, Tweedie loss) à partir du prix, puis l'élasticité est dérivée en simulant 10 scénarios de variation de prix (-25% à +25%). Passage à l'échelle & performance : industrialisation sur 5 Business Units (France, Espagne, Portugal, Italie, Pologne), jusqu'à ~18M lignes et ~58k produits par Business Unit. Optimisation RAM : prune colonnes SQL-side, downcast des types, batchs de CV en générateur, chaînes en catégoriel. Contrôle qualité : quality gates bloquant la publication par BU (comptage nombre de produits uniques, MAPE, WAPE, turnover-weighted WAPE), performance drift check sur un test set fait du dernier mois, typage des alertes (échec infra vs échec qualité données). Métriques calculées à la granularité de consommation (hebdo pour le tuning, mensuelle pour le gate). Orchestration ZenML : portabilité local et remote via stacks, exécution Vertex conteneurisée. Système de configurations à 3 couches (commun / env / BU), date d'exécution résolue une seule fois (backfills reproductibles). Packaging uv, CI qualité (ruff, mypy, pytest, sonarqube), step de tuning Optuna (TPE) optionnel. Documentation fonctionnelle : ouverture de la boîte noire pour le métier : d'où viennent les données, comment la demande est transformée, ce que le coefficient signifie vraiment, et où il peut induire en erreur (ne pas moyenniser à plat des scénarios à l'interprétation différente, absence de stock, cannibalisation, améliorations potentielles de la solution). Objectif : un utilisateur métier peut se servir du coefficient avec le bon niveau de confiance.

Localisation : Métropole lilloise (site situé à environ 10 minutes du centre de Lille) Présence sur site : 2 jours par semaine Type de mission : Freelance / Prestation de services TJM : 320 € HT / jour Conditions de la mission Localisation : métropole lilloise. Présence sur site : 2 jours par semaine. TJM proposé : 320 € HT / jour. Démarrage et durée : à définir. Contexte de la missionDans le cadre d'un projet portant sur un produit complexe et un périmètre fonctionnel étendu, nous recherchons un(e) QA Lead capable de définir, structurer et piloter la stratégie de qualité logicielle. Le consultant interviendra sur l'ensemble de la démarche de qualification, depuis la définition de la stratégie de test jusqu'à la mise en œuvre, l'automatisation et le déploiement des tests dans les chaînes d'intégration et de livraison continues. La mission comporte également un enjeu d'innovation autour de l'utilisation de l'intelligence artificielle générative, notamment via des outils tels que GitHub Copilot et Claude, afin d'améliorer l'efficacité des activités de test et d'accélérer la production des scripts automatisés. Missions principales1. Définition et pilotage de la stratégie QADéfinir et formaliser la stratégie de test globale en fonction des enjeux métier, fonctionnels et techniques. Structurer et piloter la démarche qualité sur un produit complexe couvrant un large périmètre fonctionnel. Identifier les risques, définir les niveaux de couverture attendus et prioriser les campagnes de test. Définir les critères d'entrée et de sortie des phases de qualification ainsi que les indicateurs de qualité. Assurer le suivi des anomalies, analyser les résultats des campagnes de test et proposer des actions d'amélioration continue. Accompagner les équipes de développement et les parties prenantes dans l'adoption des bonnes pratiques QA. 2. Conception et mise en œuvre des testsConcevoir et mettre en place les stratégies de tests fonctionnels, techniques, de non-régression et d'intégration. Définir, développer et maintenir les scénarios de tests automatisés. Mettre en place les tests d'API et contribuer à la validation des échanges entre les différents composants du système. Identifier les scénarios pertinents à automatiser afin d'optimiser la couverture de test et de réduire les tâches manuelles répétitives. Réaliser des audits des dispositifs de test existants et proposer des améliorations sur les processus, les outils et les pratiques. 3. Automatisation et intégration continueConcevoir et maintenir des tests automatisés, notamment avec Playwright. Industrialiser les campagnes de tests et intégrer leur exécution dans les pipelines CI/CD. Assurer le déploiement, l'exécution et le suivi des tests automatisés dans les environnements concernés. Analyser les résultats d'exécution, diagnostiquer les échecs et limiter les faux positifs. Veiller à la fiabilité, à la maintenabilité et à la performance des dispositifs d'automatisation. 4. Tests d'API et architecture orientée événementsDéfinir et exécuter des tests d'API afin de valider les contrats, les échanges et les comportements attendus. Comprendre les architectures distribuées et les interactions entre les différents services. Exploiter les connaissances de Kafka, notamment en tant que plateforme de messagerie et de transmission d'événements, pour contribuer à la validation des flux inter-applicatifs. Concevoir des scénarios de test adaptés aux échanges asynchrones et aux architectures événementielles. 5. Intelligence artificielle appliquée à la QAÉtudier et mettre en œuvre des cas d'usage de l'IA générative dans les activités de test. Utiliser des outils tels que GitHub Copilot et Claude pour accélérer la conception, la génération et la maintenance des scripts de test. Explorer l'intégration de l'IA dans les chaînes de test et les processus d'automatisation. Évaluer la pertinence, la fiabilité et la qualité des tests générés par l'IA. Définir les bonnes pratiques permettant de sécuriser et de maîtriser l'utilisation de ces outils.

Pour accompagner un projet au sein d'une grande banque, nous recherchons un(e) Business Analyst BI avec une solide expérience en environnement bancaire. Missions: Recueillir, analyser et challenger les besoins métier liés au reporting et à la BI Animer des workshops et rédiger les spécifications fonctionnelles Définir les KPI et les règles de gestion/reporting Réaliser des analyses d'impact et des investigations sur les données Analyser et contrôler les données via Oracle SQL Collaborer avec les équipes BI, développement et QA Participer aux tests fonctionnels et au suivi/résolution des anomalies Identifier des pistes d'amélioration des solutions de reporting et des processus métier

Le contexteNotre client, un groupe de l'agroalimentaire, crée un poste de Data Analyst au sein d'une de ses branches. L'objectif : structurer toute l'architecture data de la branche, autour de son CRM et de ses ERP. Une équipe data groupe, chargée de l'administration, est déjà en place. Vous travaillerez en lien étroit avec elle. La mission peut démarrer par un état des lieux de 3 à 6 mois, puis se dérouler en deux temps. La missionTrois axes : collecte, structuration, décisionnel. Structuration et collecte : structurer la donnée et les extractions issues des ERP, et alimenter le datalake AWS. Dossiers de collecte : porter les dossiers de collecte pour chaque sujet. Intégration : travailler avec l'équipe data groupe pour valider les collectes et recetter l'intégration des données. Qualité : assurer la qualité de la donnée. Décisionnel : accompagner les métiers dans la prise en main de Dataiku et la formalisation de leurs tableaux de bord. Formulaires : développer des formulaires maison en Apps Script pour les besoins non couverts par les ERP. IA : accompagner les métiers dans l'usage de l'IA pour leurs développements.

En bref : CDI - Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F - 1jour/semaine Télétravail - Fintech - Nice (centre) - 45/55K€ Je recrute un Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F pour une Fintech qui construit un produit à la frontière entre la Data, l'Intelligence Artificielle et l'analyse stratégique. L'ambition ? Transformer une masse de données dispersées en informations exploitables à forte valeur ajoutée. Aujourd'hui, l'équipe construit des outils capables de collecter, structurer, enrichir et analyser des données issues de multiples sources afin d'accélérer considérablement le travail des analystes. Demain ? Ces briques pourraient devenir une véritable plateforme d'intelligence économique et d'aide à la décision destinée à des acteurs de l'investissement, du conseil ou de l'innovation. Tu rêves de travailler en plein centre-ville de Nice ? Tu explores déjà les usages concrets des LLM, de l'IA agentique et de l'automatisation intelligente ? Tu aimes concevoir des architectures robustes et manipuler des volumes importants de données ? Les bases de données graphes et Python font partie de ton terrain de jeu ? Alors continue ta lecture. ET TOI DANS TOUT CA ? Tu rejoins une équipe métier d'une dizaine de personnes et interviens directement sur le cœur technologique du produit. Ton quotidien ne sera pas de développer des API CRUD à longueur de journée. Tu participes à la construction et à l'évolution de véritables pipelines de données permettant de transformer des informations brutes en insights exploitables. Concrètement, tu seras amené à : - Concevoir et développer les briques backend stratégiques de la plateforme, - Construire des pipelines de collecte de données via APIs, scraping, bases de données publiques et sources internes, - Structurer, normaliser, dédupliquer et enrichir les données collectées, - Intégrer des mécanismes d'enrichissement reposant sur les LLM et l'IA agentique, - Concevoir des modèles de données orientés analyse et exploitation métier, - Développer des traitements analytiques autour des graphes, du vector search et de la génération d'insights assistée par IA, - Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des traitements, - Faire évoluer l'architecture afin d'accompagner la montée en charge du produit. Les données manipulées couvrent des sujets variés tels que : - Les essais cliniques, - Les levées de fonds, - Les opérations de fusion-acquisition, - Les investissements Venture Capital, - Les données réglementaires, - Les analyses

📍 Localisation : Métropole lilloise 🏢 Organisation : Hybride – présence sur site obligatoire lundi, mardi et jeudi 🕒 Démarrage : Début janvier ⏳ Durée : 3 ans 🎯 ContexteDans le cadre de la refonte d'une équipe et de son application, nous recherchons un Développeur Full Stack expérimenté, avec une forte dominante Backend, pour rejoindre une équipe en charge d'un produit stratégique de Purchase Price Management (PPM). Le produit est Cloud Native, déployé sur GCP, et une part importante du périmètre métier reste à développer. L'équipe fonctionne en Agile avec des sprints de 3 semaines et est composée de développeurs, d'un Tech Lead, de QA/QE et d'un Product Owner. 🚀 Vos missionsVous interviendrez sur l'ensemble du cycle de développement : Conception technique des solutions Développement des services et APIs Participation aux tests Maintenance et évolution de l'existant Contribution à la refonte de la solution pour la rendre plus maintenable et évolutive Participation aux choix d'architecture et aux décisions techniques Collaboration étroite avec le Tech Lead, le PO et les équipes QA/QE Le poste est à dominante Backend (environ 80%), avec une activité Frontend pouvant représenter jusqu'à 20%. 🛠️ Stack techniqueIndispensable : TypeScript / Node.js NestJS Prisma React API REST SQL / PostgreSQL Kafka Environnement technique : GCP Docker / Kubernetes Redis apprécié Java / Spring / J2EE apprécié

Business Analyst Sénior Salesforce pour l'un de leurs clients. Le profil recherché doit rejoindre une équipe en charge de la gestion des processus Salesforce pour des gestionnaires, avec une intégration forte aux solutions back-office. Les compétences critiques sont : Technique : Bonne maîtrise de Salesforce et des problématiques d'intégration (API, Swagger, etc.). Méthodologie : Maîtrise de l'agilité à l'échelle et gestion des adhérences entre équipes. MAJ BESOIN Profil technico-fonctionnel, +8 ans d'expérience Profil technico-fonctionnel avec des compétences en configuration et intégration, capable de travailler en équipe. Configuration de solutions, compréhension des adhérences avec d'autres équipes Avoir de bonnes connaissances Salesforce et en intégration (API, swagger, etc.) Maitriser l'agilité à l'échelle et gestion de adhérences entre équipes Avoir des connaissances dans le secteur assurance est un grand plus Démarrage ASAP ; mission longue durée en région parisienne (Paris 14) , 3 jours de TTV

Mission longue, poste développeur logiciel embarqué confirmé (>3 ans d'expérience), basé à Lille ou Paris en mode hybride. Le poste consiste à assurer le développement logiciel embarqué d'un nouveau module de connectivité destiné à une gamme d'appareils de fitness et à des accessoires, depuis la preuve de concept (POC) jusqu'à la mise en production. Le candidat travaillera en autonomie au sein d'une organisation matricielle et devra assurer une collaboration et une communication régulières avec les équipes produit, qualité et projet industriel. Livrables attendus : développement C embarqué dans le respect des standards de qualité et delivery, intégration de SDK sur cible embarqué, développement de tests unitaires, développement de bancs de tests, tooling et harnais de test, documentation technique et mise au point jusqu'à la mise en production. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

Dans le cadre d'un programme stratégique autour de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Engineer SAP AI capable d'intervenir sur la conception, l'intégration et l'exploitation de données issues de SAP S/4HANA, afin d'alimenter des cas d'usage Data & AI à forte valeur métier. La mission nécessite une présence sur site à Paris 3 jours par semaine. Missions principalesConcevoir et développer des pipelines de données à partir de SAP S/4HANA. Extraire, transformer et intégrer les données SAP vers des plateformes Data. Participer à la mise en œuvre de cas d'usage IA / GenAI exploitant les données SAP. Garantir la qualité et la fiabilité des données. Collaborer avec les équipes métiers, Data Scientists, Data Engineers et Architectes Data. Optimiser les performances des flux de données et traitements analytiques. Préparer et mettre à disposition les données pour les modèles IA. Compétences recherchéesSAP Expertise SAP S/4HANA Bonne compréhension des données et processus métiers SAP Expérience en intégration et extraction de données SAP Data Engineering SQL avancé Python Spark ETL / ELT Data Lake / Data Warehouse APIs et traitements de données AI / Analytics Connaissance des architectures IA et GenAI Préparation des données pour les modèles IA Compréhension des enjeux RAG, LLM et gouvernance des données appréciée Cloud Azure, AWS ou GCP apprécié ModalitésType de mission : Assistance technique / Expertise Data Localisation : Paris Présence : 3 jours/semaine sur site Démarrage : ASAP Durée : à confirmer

Tech Lead Data GCP – Python / SparkNous recherchons un Tech Lead Data GCP pour intervenir sur un projet stratégique autour des risques climatiques, physiques et du risque de crédit. La mission porte sur la mise en place d'une solution permettant d'ingérer, agréger et exposer des données multi-sources afin de produire des reportings métier. Missions principales : Concevoir et développer des solutions Data en Python / Spark Construire et industrialiser des pipelines d'ingestion et de traitement de données Intégrer les services Data & Compute Google Cloud Platform Participer aux choix d'architecture et aux développements complexes Encadrer et accompagner techniquement l'équipe Mettre en place les tests unitaires et améliorer la couverture de code Garantir la performance, la sécurité et la disponibilité des solutions Contribuer aux pratiques DevOps / CI-CD Participer aux estimations, à la documentation technique et aux pratiques Scrum Compétences indispensables : Python / Apache Spark Google Cloud Platform (GCP) BigQuery Dataproc Cloud Composer Cloud Functions Cloud Run Jobs Google Cloud Storage (GCS) Terraform Jenkins XLD Une expérience en risque de crédit constitue un plus. Profil recherché : expérience de 3 à 6 ans, autonomie, bonnes capacités de communication et aptitude à travailler dans un environnement technique exigeant. 📍 Paris 13e 📅 Mission longue durée

Une institution publique nationale, à forte exigence de sécurité, construit sa propre plateforme d'intelligence artificielle sur des clusters GPU hébergés en interne, sans dépendre d'un cloud public. L'objectif : donner à ses équipes des outils d'IA puissants, sûrs et maîtrisés. Vous mettez en production des modèles, dont des LLM, sur une infrastructure GPU maîtrisée de bout en bout, et vous aidez les équipes à s'en servir. Vous rejoignez une petite équipe d'experts choisie avec soin : vos décisions techniques comptent, votre expertise est reconnue, et les usages que vous rendez possibles servent l'intérêt général. Missions : Déployer et exploiter des modèles (dont des LLM) sur les clusters GPU - Mettre en place et maintenir les chaînes MLOps : suivi d'expériences, pipelines, registre de modèles - Optimiser l'usage des GPU : profilage, quantification, partage de GPU - Accompagner les data scientists et les équipes utilisatrices - Assurer la veille technologique et recommander des évolutions - Documenter et suivre des indicateurs d'usage Mission longue : démarrage envisagé début 2027, 12 mois renouvelables, environ 200 jours par an. Une enquête administrative est requise avant intervention. Easy Partner est un cabinet de conseil technique spécialisé en informatique et industrie 4.0 : assistance technique, recrutement (plus de 3 000 recrutements pour plus de 500 clients) et formation certifiée Qualiopi.

Ingénieur IA / GenAI – LLM, RAG & Agents IA Dans le cadre d'un projet autour de l'IA générative, nous recherchons un Ingénieur IA / GenAI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM et les agents IA. Vos missions : Concevoir et développer des solutions GenAI / LLM Développer des agents IA et workflows agentiques Concevoir et implémenter des architectures RAG Intégrer les modèles IA aux applications via API Développer principalement en Python Travailler sur le prompt engineering et l'orchestration des LLM Mettre en place embeddings et bases vectorielles Évaluer la qualité, la performance et la fiabilité des réponses Industrialiser les solutions : CI/CD, monitoring, sécurité et observabilité Accompagner les POC jusqu'à leur mise en production Compétences recherchées : Python LLM / GenAI RAG Agents IA / Agentic AI LangChain / LangGraph ou équivalent OpenAI / Azure OpenAI / Anthropic / modèles open source FastAPI / APIs REST Vector databases / embeddings Docker, Git, CI/CD MLOps / LLMOps apprécié Fine-tuning / PEFT / LoRA apprécié 📍 Île-de-France / Hybride 📅 Mission longue durée