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Mission de l'équipe : Accompagner la transformation des usages de l'intelligence artificielle au sein d'un établissement du secteur bancaire. L'objectif est d'accélérer l'adoption de l'IA, de développer la culture IA des collaborateurs, d'identifier les cas d'usage à forte valeur ajoutée et de mesurer les bénéfices effectivement générés en production. La mission intervient à l'interface des équipes métiers, des ressources humaines, des équipes Data & IA, de l'IT et des fonctions transverses. 1. Développement de la culture IA et adoption des usages Développer la culture de l'intelligence artificielle auprès des métiers et favoriser l'appropriation des nouveaux usages. Accompagner les collaborateurs dans l'adoption de l'IA afin d'en faciliter l'intégration dans leurs activités opérationnelles. 2. Identification et priorisation des cas d'usage IA Accompagner les équipes métiers dans l'identification des opportunités d'utilisation de l'intelligence artificielle. Évaluer et prioriser les cas d'usage en fonction de leur valeur ajoutée métier et favoriser leur concrétisation opérationnelle. 3. Animation de communautés et communication Développer et animer des communautés autour des usages de l'intelligence artificielle. Mobiliser les différentes parties prenantes et faciliter la communication entre les métiers et les fonctions impliquées dans la transformation IA. 4. Transformation opérationnelle et mesure de la valeur Accompagner les métiers dans leur transformation opérationnelle liée à l'adoption de l'IA. Piloter la mesure de la valeur générée par les cas d'usage IA en production afin d'objectiver leur contribution aux activités métiers. Prestations demandéesLa mission couvrira principalement les activités suivantes : • Développer la culture IA et accélérer l'adoption des nouveaux usages. • Accompagner l'identification et la priorisation des cas d'usage IA à forte valeur ajoutée. • Construire et animer des communautés autour de l'intelligence artificielle. • Accompagner la transformation opérationnelle des métiers et coordonner les parties prenantes. • Piloter la mesure de la valeur générée par les usages IA en production. Secteur d'activité : Banque et services financiers Calendrier : Du 17/11/2026 au 16/05/2027, renouvelable

Notre client recherche un ingénieur MBSE capable de développer un MCP à intégrer dans l'environnement GCP existant et prendre en charge la mise en place de l'outil, en vous appuyant sur votre connaissance approfondie de MagicDraw. Celui devra également être connectés aux API de la solution Vous intervenez aussi sur l'architecture de la solution et sur la mise en place de MCP dans une logique agentique. Profil recherché Expérience confirmée en ingénierie MBSE Très bonne connaissance de MagicDraw / CATIA Magic, notamment de sa mise en place Expérience en architecture et en mise en place de MCP / d'agents IA Expérience d'intégration sur un environnement GCP Un plus : expérience dans le secteur automobile Modalités Mission basée à Toulouse, Basso Cambo, avec un jour de présence sur site le vendredi. Intéressé(e) ?

Contexte de la missionDans le cadre de l'accélération de sa stratégie en Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur bancaire recherche un AI Offering Manager Senior pour accompagner la structuration, l'industrialisation et le déploiement de son catalogue de services IA. Vous interviendrez au sein d'un centre d'expertise IA, sur des projets stratégiques liés à l'IA générative, aux LLM, au RAG et aux agents IA, en collaboration avec les équipes techniques, métiers et de production. Vos missionsStructuration des offres IA : enrichir les offres existantes (AI Factory, RAGaaS) et cadrer de nouveaux services (agents IA, AI Guard, LLMaaS). Pilotage de roadmap : définir et suivre les évolutions fonctionnelles et techniques des offres, en coordination avec les équipes de production. Pilotage financier et FinOps : gérer le capacity planning, le costing, le pricing et les budgets associés aux services IA. Suivi de la performance : définir et industrialiser les KPI, tableaux de bord et indicateurs d'adoption, de coûts et de performance. Gestion de la relation client : recueillir les besoins, identifier de nouvelles opportunités et améliorer l'expérience utilisateur. Change management : accompagner l'adoption des solutions IA, animer des ateliers, des communautés et des sessions de retour d'expérience. Amélioration continue : industrialiser les processus, structurer la documentation et contribuer à l'optimisation du catalogue de services. Environnement technique et fonctionnelIntelligence Artificielle : IA générative, LLM, RAG, agents IA, AI Factory, Guardrails Industrialisation : MLOps, API/SDK, Cloud, GPU, FinOps Pilotage : Product Management, roadmap, backlog, KPI, capacity planning Outils : CRM, Confluence, SharePoint, PowerPoint, outils de reporting Méthodologies : Agile, amélioration continue, conduite du changement

Contexte de la missionDans le cadre d'un projet stratégique de déploiement d'infrastructures dédiées à l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un Ingénieur Infrastructure IA / DevOps confirmé pour accompagner la mise en place, la configuration et la sécurisation d'une plateforme permettant d'exécuter des modèles LLM sur des serveurs physiques. Missions principalesDéployer, configurer et sécuriser l'infrastructure matérielle et logicielle dédiée à l'IA. Participer à la conception et à l'architecture d'une plateforme IA on-premise. Installer et configurer les composants nécessaires à l'exécution des modèles LLM. Mettre en œuvre les dispositifs de sécurité : réseau, firewall, VPN, segmentation et gestion des accès. Assurer la supervision, le maintien en conditions opérationnelles et la résolution des incidents. Participer aux audits de sécurité et aux actions de remédiation. Identifier les risques techniques et proposer des solutions d'amélioration. Rédiger les dossiers d'architecture technique et d'exploitation. Assurer le transfert de compétences aux équipes internes. Communiquer régulièrement sur l'avancement du projet auprès des équipes techniques et du management.

Contexte : Dans le cadre d'un remplacement d'une consultante synchrone : Mission de consultant IA – Services aux utilisateurs & chaîne de support Accompagner dans la conception et le déploiement de solutions d'IA appliquées à la chaîne de support utilisateurs, afin d'améliorer l'autonomie des collaborateurs, la qualité des réponses et l'efficacité opérationnelle du Service Desk. La mission consiste à structurer et valoriser la KB (base de connaissance) dans une démarche KM / KCS, à concevoir des assistants conversationnels de type BOT4U s'appuyant sur MSN (Mes Solutions Numériques) et à mettre en œuvre une architecture RAG permettant de générer des réponses fiables à partir de sources documentaires maîtrisées. Elle couvre également l'intégration de l'IA dans les processus de traitement des incidents et demandes, l'enrichissement continu de la connaissance au fil des interactions, ainsi que le suivi du MCO des solutions déployées. Outils, méthodes et technologies mobilisables Domaine Outils / technologies : KM / KCS SharePoint, référentiels KB, méthode KCS Structuration, qualité et mise à jour des connaissances IA générative / RAG Azure OpenAI, Microsoft Copilot Studio, LangChain Recherche documentaire augmentée et génération de réponses sourcées Chatbot utilisateurs BOT4U, Microsoft Teams, Power Automate Self-service, assistance conversationnelle et orientation des demandes Intégration support ServiceNow, Jira Service Management, API ITSM Assistance aux techniciens, qualification et traitement des tickets Pilotage & MCO Power BI, indicateurs ITSM, supervision applicative Suivi de la pertinence des réponses, du taux de résolution et de la satisfaction Résultats attendus : Développer le self-service, réduire les sollicitations récurrentes du Service Desk, accélérer la résolution des incidents, améliorer la capitalisation documentaire et garantir la fiabilité des réponses produites par l'IA.

Contexte de la mission Le déploiement des modèles d'IA constitue un nouveau chantier. Les temps d'inférence deviennent de plus en plus importants et nécessitent un diagnostic approfondi pour identifier et prioriser les optimisations. Le profiling actuel doit être amélioré afin de mieux comprendre les limites des modèles et de l'infrastructure, de challenger les pistes envisagées et de concentrer les efforts sur les actions les plus pertinentes. Objectifs et activités Diagnostiquer les performances des modèles et réduire les temps d'inférence sur GPU. Réaliser le profiling du code de deep learning, de l'infrastructure et du code compilé. Analyser les traces mémoire et comprendre les comportements d'exécution sur CPU, GPU et dans des environnements multi-GPU. Utiliser PyTorch Profiler pour identifier les goulots d'étranglement. Évaluer, challenger et prioriser les pistes d'optimisation. Améliorer l'export des modèles et leur optimisation pour l'inférence, notamment avec ONNX et TensorRT. Contribuer à la gestion et à l'utilisation efficace des ressources GPU. Accompagner les clients internes sur la chaîne allant de l'entraînement au déploiement des modèles. Assurer la traçabilité des expérimentations avec MLflow. Vulgariser les diagnostics et les recommandations auprès des équipes concernées.

Notre client grand compte accélère le déploiement de ses outils d'IA générative auprès de milliers d'utilisateurs : Claude Code, Claude Cowork et GitHub Copilot. Vous accompagnez les équipes dans l'adoption de ces outils et dans l'industrialisation de leurs usages. Vos missions Accompagner les équipes techniques dans la prise en main des outils IA Présenter et former les équipes (ateliers, démonstrations, coaching terrain) Identifier les cas d'usage pertinents et à forte valeur ajoutée Conseiller sur les Skills et les MCP ainsi que leur industrialisation Accompagner l'adoption au plus près des équipes Faire remonter les difficultés et les besoins des utilisateurs Assurer le reporting et le suivi des indicateurs d'adoption

Contrainte forte du projet : Connaissance à la fois des écosystème d'IA générative et des problématiques d'industrialtions / opérationalisation pour ces écosystèmes (devops/iaops, observabilité, etc.) Backlog d'incidents suivie, indicateurs de suivi et production Evolutions mineures et livrables associés (docs, schémas, specs, etc.) Compétences techniques : React, API Python - Confirmé - Impératif Langchain, langraph, langfuse - Confirmé - Impératif IA Mistral & Vertex AI, RAG, postgre vectorisé... - Confirmé - Impératif Cloud GCP (S3NS) : cloud run, GCS... - Confirmé - Impératif Nous recherchons ici un IA engineer expérimenté sur la stack technologique décrite, à même de pouvoir assurer le fonctionnement opérationnel ainsi que les évolutions de notre plateforme d'IA générative. Il devra également s'assurer de la performance du service et proposer des améllorations le cas échéant. Il devra également contribuer à renforcer la stratégie de test et d'intégration au sein de la chaîne CI/CD (constitution de jeux de test, automatisation, etc.). Les attendus sont les suivants : - Continuité de Service et Satisfaction Utilisateur : Assurer un service stable, performant et fiable pour les maisons actuellement en production sur la v1. Il est impératif d'éviter toute dégradation de l'expérience qui pourrait nuire à l'adoption globale des solutions d'IA générative au sein du Groupe. - Maîtrise des Risques de Conformité : La version 1, développée dans un calendrier contraint, doit être mise en conformité avec les exigences réglementaires (RGPD) et les standards de sécurité du Groupe. L'enjeu est de réduire l'exposition aux risques légaux et de réputation avant le transfert de responsabilité à la DSI. - Viabilité de la Transition : Garantir que la v1 soit une plateforme fonctionnelle et acceptable à partir de septembre 2026, pour les maisons ne pouvant pas baculer en v2. Un abandon prématuré des évolutions critiques sur la v1 créerait une rupture inacceptable pour les partenaires. - Préservation de la Valeur : Les développements réalisés dans le cadre de cette prestation (notamment sur la performance du RAG et la sécurité) pourront servir de base de connaissance et potentiellement être mutualisés pour les améliorations de la v2, ou réciproquement, assurant ainsi une capitalisation sur l'investissement.

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

Envie de concevoir les architectures IA de demain ? CELAD vous attend ! 🚀 Vous aimez concevoir des architectures complexes, industrialiser des plateformes IA et faire le lien entre les équipes Data, Machine Learning, Software et Infrastructure ? Nous recherchons un(e) Architecte Plateforme IA pour intervenir chez un acteur du secteur de l'édition juridique et de la Legaltech, à La Défense. Vous contribuerez à la conception et à l'industrialisation d'une plateforme d'intelligence artificielle exploitant des fonds documentaires volumineux pour proposer des services avancés aux professionnels du droit. 🎯 Votre rôleVous définirez l'architecture technique de la plateforme IA et accompagnerez sa mise à l'échelle, de l'infrastructure cloud jusqu'au déploiement des modèles et des services d'inférence. À l'interface entre les équipes ML, développement et DevOps/SRE, vous veillerez à la performance, à la disponibilité, à la maîtrise des coûts et à la sécurité de l'ensemble. 🚀 Vos principales missionsArchitecture de plateforme : concevoir des architectures cloud robustes, évolutives et sécurisées pour héberger des services IA en production. Industrialisation IA : définir les chaînes MLOps, automatiser les pipelines de déploiement et structurer le cycle de vie des modèles. Architectures RAG avancées : accompagner la mise en œuvre d'approches RAG avancées, Graph RAG et agentiques. Infrastructure as Code : industrialiser le provisionnement et la configuration des environnements avec Terraform et Ansible. Orchestration et déploiement : concevoir les architectures conteneurisées et orchestrées avec Docker et Kubernetes. Performance et coûts : optimiser les ressources CPU/GPU, l'inférence, la consommation de tokens et la montée en charge. Qualité des réponses IA : contribuer à l'amélioration du retrieval, du reranking, de la traçabilité des sources et à la réduction des hallucinations. Observabilité et fiabilité : définir les mécanismes de supervision, de monitoring et de gestion des incidents. Sécurité et conformité : intégrer les exigences liées à la confidentialité des données juridiques, au RGPD, à l'AI Act et à la souveraineté des traitements. Leadership transverse : aligner les choix d'architecture entre les équipes ML, Software, Data et Infrastructure, et accompagner les équipes dans leur mise en œuvre. 🛠️ Environnement techniqueCloud : AWS, Azure et/ou GCP. Infrastructure : Terraform, Ansible, Docker, Kubernetes. Développement et IA : Python, PyTorch, TensorFlow. MLOps : MLflow, Kubeflow, Airflow, DVC. Serving IA : NVIDIA Triton et solutions d'inférence équivalentes. Data et recherche : Spark, Elasticsearch, OpenSearch, Weaviate. IA générative : LangChain, LlamaIndex, RAG avancé, Graph RAG, architectures agentiques.

Contexte Notre client, un groupe industriel international, accélère l'usage de l'intelligence artificielle au sein de sa fonction Achats. Dans ce cadre, il recherche un consultant IA confirmé, expert Microsoft Copilot, capable de faire le lien entre les besoins métiers, les possibilités de l'IA et l'environnement technologique du groupe (Microsoft 365, SAP). Missions Mission de conseil, d'expertise et d'accompagnement : identifier, concevoir, prototyper et déployer des cas d'usage IA et des agents Copilot auprès des équipes Achats. Analyse et préconisations IA Comprendre les processus, irritants, besoins et priorités des équipes métier Identifier les activités pouvant bénéficier de l'IA Évaluer et prioriser les cas d'usage (valeur métier, faisabilité, données disponibles, contraintes) Être force de proposition sur la simplification et l'automatisation des processus Conception, création et déploiement d'agents IA Recueillir et formaliser les besoins auxquels les agents doivent répondre Concevoir et prototyper des agents IA, notamment dans l'écosystème Microsoft Copilot / Copilot Studio Tester les agents avec les utilisateurs, analyser les résultats et ajuster Documenter les solutions pour faciliter leur utilisation, leur maintenance et leur évolution Accompagnement Copilot et prompting Accompagner les utilisateurs dans la formulation, le test et l'amélioration de prompts Proposer des méthodes et bonnes pratiques pour obtenir des résultats fiables et réutilisables Contribuer à la création d'une bibliothèque de prompts dédiée Sensibiliser aux limites de l'IA générative et aux contrôles nécessaires Intégration à l'environnement du groupe Prendre en compte l'environnement SAP, Microsoft 365 Copilot et les outils existants Veiller au respect des droits d'accès, de la confidentialité, de la sécurité et de la gouvernance Environnement technique Microsoft 365 Copilot Copilot Studio Suite Microsoft (intégration et automatisation) SAP Livrables attendus Suivi d'activité hebdomadaire Suivi charge / capacité Documentation des solutions conçues Conditions de travail Démarrage : ASAP Durée : 1 à 2 mois, renouvelable Temps plein, hybride (3 jours de présence sur site par semaine) Déplacements réguliers entre Paris, Nantes et Tarbes Matériel fourni par le client

Dans la continuité du hackathon IA de septembre 2026 : Prestation technique afin d'accélérer la transformation des prototypes en solutions démontrables, robustes et industrialisables, aux côtés des Product Owners et l'intervention de manière transverse au sein du dispositif Shared Services. Les Livrables liés à la Prestation sont : - Prototypes fonctionnels et démontrables répondant aux cas d'usage portés par les Product Owners. - Agents IA et workflows agentiques documentés, testés et intégrés aux applications concernées. - Composants fullstack, API, BFF ou middlewares livrés avec leur documentation technique et leurs tests. - Chaînes de build, de contrôle et de déploiement adaptées au niveau de maturité du produit. - Dossiers de conception légers : architecture, flux, dépendances, sécurité, exploitation et trajectoire d'industrialisation. - Bibliothèque de composants, skills, prompts, patterns et bonnes pratiques réutilisables. - Transfert de compétences effectif auprès des équipes internes et montée en autonomie des Lead Développeurs. Dans ce cadre la Prestation consiste à contribuer à/au(x) : - Le développement technique complexe : Prise en charge du prototypage (POC) et le développement des sujets techniques, d'intégration ou d'IA les plus sensibles. - L'iIngénierie de l'IA Générative : Conception, implémentation et optimisation des workflows d'agents autonomes à l'aide de protocoles d'échange standardisés (MCP), de compétences (skills), d'ingénierie de prompts et d'intercepteurs (execution hooks). - La production d'un code lisible, testé, documenté et maintenable, en recherchant le bon équilibre entre vitesse de prototypage et capacité d'industrialisation. - L'accompagnement technique des Product Owners dans le cadrage, la conception et la réalisation de leurs produits et prototypes IA. - L'intervention comme référent technique transverse sur les sujets fullstack, intégration, DevSecOps et IA générative. - Le développement direct des composants, agents IA et prototypes les plus complexes ou sensibles. - Le Travail en proximité avec les Lead Développeurs, les équipes plateforme, sécurité, architecture et exploitation.

Dans le cadre du développement et de l'industrialisation des usages de l'Intelligence Artificielle au sein de GHR IT, nous souhaitons renforcer notre capacité de pilotage des projets IA. Les initiatives peuvent concerner différents types de sujets : développement de cas d'usage pour les patrimoines GHR IT, industrialisation de POC, intégration de services IA mis à disposition par le Groupe ou utilisation de fonctionnalités IA proposées par des solutions éditeurs. Ces différentes catégories apparaissent dans Nous recherchons un Chef de projet IA capable de prendre en charge des projets de bout en bout, en coordonnant les équipes métiers, IT, Data et IA. Une bonne connaissance de l'écosystème IA et de l'IA générative est indispensable, mais une expertise technique approfondie n'est pas requise. Le candidat devra avant tout être capable de comprendre les concepts, identifier les enjeux spécifiques d'un projet IA et piloter les experts nécessaires à sa réalisation. 2. Mission Le Chef de projet IA aura pour mission de piloter les projets et cas d'usage IA confiés à la Squad IA Factory, depuis leur instruction jusqu'à leur mise en production et leur passage en mode récurrent. Ses principales responsabilités seront : Cadrage des cas d'usage Recueillir et clarifier les besoins métiers. Identifier la valeur attendue et les objectifs du cas d'usage. Identifier les données, applications et acteurs concernés. Challenger la pertinence du recours à l'IA. Identifier les contraintes IT, Data, sécurité et gouvernance. Construire le dispositif projet et le planning associé. Pilotage du delivery Piloter les différentes phases du projet : cadrage, expérimentation, POC, industrialisation et mise en production. Organiser et coordonner les contributions des différents intervenants. Piloter planning, dépendances, risques et points de blocage. Suivre les arbitrages et décisions. Assurer un reporting régulier et synthétique. Garantir la bonne transition entre expérimentation et solution industrialisée.

Nous recherchons un Ingénieur IA générative et agentique Description: Prestation en développement IA générative et agentique pour concevoir, développer et industrialiser des agents IA répondant à des cas d'usage métiers et techniques. La mission se déroule dans les locaux du client avec 3j sur site (Nantes) Missions : Concevoir et développer des agents IA et workflows agentiques, simples ou complexes. Mettre en œuvre des solutions utilisant des LLM et des architectures RAG. Définir prompts, règles métier, orchestration et garde-fous. Intégrer les agents aux systèmes existants via API, événements et connecteurs. Tester et évaluer la qualité et la robustesse des solutions. Industrialiser et déployer les composants dans des environnements CI/CD et Kubernetes. Documenter les solutions et produire des templates réutilisables. La mission nécessite de Expérience de solutions IA allant du prototype jusqu'à l'industrialisation et qui a mis en oeuvre les technologies suivantes : Solide expérience en développement logiciel et particulier avec les langages Python et Java Expérience pratique des LLM, agents IA et RAG. Développement et intégration d'API. Automatisation et orchestration de workflows. Connaissance des modèles Open Source et leur déploiement (vLLM, Hugging Face, ...) Bonne maîtrise des environnements CI/CD. LangChain / LangGraph ou frameworks équivalents. Kubernetes / Docker / Conteneurisation. GitLab, Artifactory, Jira.