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Le contexte Notre client est un grand cabinet d'audit et de conseil. Il développe et opère en interne une quinzaine de produits applicatifs en C# .NET / Vue.js sur Microsoft Azure, destinés à ses métiers Audit, Advisory et à ses fonctions support. Il renforce aujourd'hui sa capacité à industrialiser des POC/POV construits rapidement avec l'IA générative (« vibe coding »). Ces prototypes s'appuient sur des services d'IA cloud (LLM, RAG, agents) et doivent devenir des produits fiables, sécurisés et exploitables en production. Vos missions Concevoir, développer et améliorer des agents IA de conception et de scripting de tests : génération de cas de test, de scénarios et de scripts automatisés Définir et mettre en œuvre la stratégie de qualification des solutions IA (LLM, RAG, agents) Mettre en place des méthodes d'évaluation adaptées à l'IA générative : jeux de tests de référence métriques de qualité (pertinence, fidélité, hallucinations) non-régression des prompts et des modèles Sécuriser le passage du POC au produit : critères d'acceptation, robustesse, sécurité (injection de prompt, fuite de données), performance et maîtrise des coûts Intégrer les tests dans les chaînes CI/CD (Azure DevOps / GitHub) Accompagner les équipes produit sur les bonnes pratiques qualité appliquées à l'IA

Pour le compte d'un grand acteur international du retail basé à Paris, nous recherchons plusieurs profils pour renforcer une équipe travaillant sur des projets GenAI et Agentic AI. L'objectif de la mission est de concevoir, développer et industrialiser des agents IA capables d'interagir avec les données, applications et outils métiers de l'entreprise. Vous interviendrez notamment sur : Le développement d'agents IA et de workflows agentiques La conception de solutions avec LangGraph, MCP et Tool Calling Le développement et l'industrialisation de solutions RAG L'intégration de LLM (OpenAI, Claude, Gemini, Llama…) aux applications et outils métiers Le développement d'API et de services d'orchestration en Python / FastAPI La gestion du contexte, de la mémoire et des interactions entre agents et outils L'intégration de bases vectorielles (PGVector, Elasticsearch / Vector Search…) Le cadrage et le prototypage de nouveaux cas d'usage GenAI Les tests, le monitoring et la documentation des solutions développées L'industrialisation et le déploiement des solutions dans des environnements Cloud

Vos missions : Sécuriser les projets et les plateformes Accompagner les équipes dans l'intégration de la sécurité dès la conception des projets Data & Analytics et IA. Conseiller les responsables sécurité métiers sur les enjeux liés à la Data & Analytics. Évaluer les risques associés aux usages et aux architectures d'IA, notamment aux solutions de type Copilot et aux agents IA. Contribuer à la sécurisation des services Azure, dans des environnements PaaS et IaaS. Piloter les opérations de sécurité Assurer le suivi continu de la conformité cybersécurité sur votre périmètre. Définir et suivre les plans de remédiation et d'amélioration. Produire des reportings périodiques sur le niveau de sécurité et les actions en cours. Sensibiliser et former les parties prenantes aux enjeux de cybersécurité. Participer à la gestion des incidents de cybersécurité et contribuer à la résolution des incidents majeurs et des situations de crise. Améliorer et standardiser la sécurité Définir, promouvoir et faire appliquer des règles de sécurité, des standards et des référentiels adaptés aux environnements Data & IA. Identifier les axes d'amélioration continue et accompagner leur mise en œuvre.

L'équipe IA est responsable de la plateforme transverse d'IA générative. Elle développe et opère les services mutualisés nécessaires aux usages IA : Industrialisation des patterns RAG, agents et pipelines IA LLM gateway / gestion des providers (Mistral, Azure OpenAI, Bedrock…) Gestion des clés et des accès (AI Products) Monitoring et observabilité (Langfuse, coûts, usages) L'équipe travaille en forte interaction avec MTA, IALab, GED, RPA, sécurité et architecture. Participation aux cérémonies Agile SAFe : daily, PI Planning, backlog refinement, System Demo. Objectifs et livrables Cadrer et structurer les besoins autour de la plateforme IA (IAP) et de ses capacités (LLM, RAG, agents, gateway). Recueillir et formaliser les besoins des équipes consommatrices (MTA, métiers, IT) sur : L'exposition des services IA (API, portail, self-service) Les usages des LLM (chat, agents, automatisation) Les besoins en RAG, ingestion documentaire et pipelines Traduire les besoins en spécifications fonctionnelles et d'usage : user stories, backlog produit plateforme cas d'usage IA, guidelines d'utilisation spécifications des services (API, features plateforme) Contribuer à la définition des standards d'usage de la plateforme IA : bonnes pratiques prompting, RAG, agents modèles de données et patterns d'intégration Participer à la mise en place du cadre de gouvernance IA : conformité (Charte IA, sécurité, AI Act) gestion des accès et des usages suivi des risques et des données sensibles Piloter la qualité de service et l'adoption : définition de KPIs (usage, coût, latence, qualité) suivi de l'adoption des services IAP contribution à la documentation et à l'onboarding des équipes Accompagner les équipes projets dans leur usage de la plateforme : support au cadrage des cas d'usage aide à la structuration des pipelines IA interface entre équipes techniques et métiers Forte capacité de cadrage produit plateforme et transverse Très bon niveau en recueil du besoin et animation d'ateliers complexes (multi-équipes, IT & métiers) Compréhension des concepts IA générative : LLM, RAG, agents, prompting, embeddings Vision produit plateforme : API, self-service, gouvernance, monitoring, SLA Capacité à formaliser des sujets techniques en livrables clairs : spécifications fonctionnelles use cases documentation d'usage Maîtrise des environnements Agile / SAFe (Jira, Confluence) Sens de la pédagogie, vulgarisation et accompagnement au changement Capacité à naviguer entre : enjeux techniques (plateforme, architecture) enjeux métiers (cas d'usage) enjeux conformité/sécurité Compétences demandéesCompétencesNiveau de compétence RAG (pipelines d'ingestion, vectorisation, recherche) Vector stores (FAISS, Qdrant, Milvus, Elastic Search) APIs et microservices (FastAPI ou équivalent) Cloud & infra (Azure, Kubernetes, AWS) Langfuse (observabilité, suivi prompts, coûts) Outils Agile (Jira, Confluence) Outils Agile (Jira, Confluence) • Intégration SI (SharePoint, GED, systèmes internes) LLM (Mistral, GPT, Claude) LiteLLM / LLM Gateway

Contexte de la mission Dans le cadre d'un programme de transformation et d'industrialisation des plateformes Cloud, le consultancy interviendra en qualité de Tech Lead DevOps Cloud. La mission consiste à accompagner la conception, l'évolution et l'exploitation de solutions Cloud et d'automatisation. Le consultancy sera garant de la vision technique, de la cohérence des architectures et de l'alignement entre les besoins métiers, les exigences d'architecture et leur mise en œuvre opérationnelle. Principales responsabilités Leadership technique et architecture - Définir et faire évoluer les architectures Cloud multi-environnements. - Assurer un rôle de référent technique sur les sujets DevOps, automatisation et orchestration de conteneurs. - Traduire les besoins fonctionnels et les orientations d'architecture en solutions techniques. - Garantir la cohérence technique, la qualité et la sécurité des solutions mises en œuvre. - Accompagner les équipes techniques à travers le mentorat, les revues de code et le partage de bonnes pratiques. Assurer une veille technologique et promouvoir l'utilisation des technologies innovantes, notamment autour de l'intelligence artificielle appliquée aux activités IT. Infrastructure as Code et automatisation - Concevoir et automatiser le provisionnement des infrastructures. - Développer des outils, scripts et composants d'automatisation. - Concevoir, maintenir et optimiser les pipelines CI/CD. - Garantir la fiabilité, la sécurité et l'automatisation des déploiements. - Participer à l'amélioration continue des plateformes et processus de livraison. Plateformes Cloud, réseau et sécurité - Administrer et optimiser des environnements conteneurisés en production. - Concevoir et sécuriser des architectures réseau complexes. - Intervenir sur les problématiques de connectivité, routage, sécurité et contrôle des accès. - Mettre en œuvre les bonnes pratiques de sécurité et de gouvernance des plateformes Cloud. - Participer à la mise en place des principes DevSecOps et à la gestion des risques techniques. Amélioration continue et collaboration - Collaborer avec les équipes techniques, produit, architecture et sécurité. - Contribuer aux enjeux de performance, disponibilité, résilience et optimisation des coûts. - Prendre en compte les exigences de continuité et de reprise d'activité. - Participer à l'amélioration continue de la qualité de service des plateformes. Compétences requises - Solide expertise des environnements Cloud publics. - Expérience significative en architecture Cloud et DevOps. - Maîtrise des pratiques Infrastructure as Code et automatisation. - Expérience avancée sur les plateformes de conteneurisation et d'orchestration. - Expertise des pipelines CI/CD. - Excellentes compétences en scripting et automatisation. - Bonne maîtrise des concepts réseau et sécurité Cloud. - Expérience confirmée en tant que Tech Lead, référent technique ou architecte DevOps. - Capacité à accompagner des équipes et à porter une vision technique. Compétences appréciées - Connaissance de langages de développement orientés objet. - Expérience des architectures GitOps. - Maîtrise avancée de l'observabilité et du monitoring. - Connaissance des mécanismes avancés de sécurité, gouvernance et conformité. - Intérêt ou expérience dans l'intégration de solutions d'intelligence artificielle appliquées aux environnements IT.

Au sein de la Direction Architecture Solutions, vous intervenez au service des Banques Populaires, des Caisses d'Epargne et de l'organe central BPCE. Au quotidien, vous concevez des architectures qui permettent de répondre aux besoins actuels et futurs du Groupe, des établissements bancaires et des régulateurs. Votre poste s'inscrit dans un écosystème Groupe, sur les périmètres Connaissance Client et Digital. Dans le cadre des projets, programmes et évolutions des produits, vous définissez l'architecture fonctionnelle, applicative et technique de la solution conformément aux exigences recueillies et en cohérence avec le cadre d'architecture. Les missions et activités principales sont : Participation au cadrage agiles permettant d'éclairer les scénarios d'architecture Conception générale de l'architecture fonctionnelle, applicative et technique et rédaction des livrables associés (Dossier d'Architecture Application notamment) Collaboration étroite avec les différents acteurs concernés pour la réalisation de l'architecture détaillée et la construction des composantes techniques du projet. Garant de la conformité de la solution vis-à-vis des exigences non fonctionnelles formulées mais également du cadre d'architecture du SI tout au long du cycle projet Dans une logique de suivi du Produit tout au long de son cycle de vie, intervenir en appui pour le diagnostic et la résolution d'incidents de production. Vos missions se complètent par un volet concernant l'urbanisme du SI. Vous définissez, maintenez et veillez au respect des principes d'urbanisme et d'architecture fonctionnelle sur votre périmètre de responsabilité du système d'information, en cohérence avec la vision globale du SI et avec les objectifs de l'entreprise. Cette activité se fera en délégation de l'urbaniste Connaissance Client et Digital. Vous intervenez dans le cadre d'une méthodologie agile (Scrum et Safe) et d'une organisation en mode produits. La connaissance approfondie du métier des services bancaires est indispensable. Les missions et activités portent sur le SI bancaire. L'activitié principale porte sur les métiers "Connaissance Client" (Entrée en Relation, KYC) et Digital (Parcours Selfcare, B2C & B2B) L'environnement technologique est varié : Front Angular, API, Java pour les composants métiers, interfacés via MQ à des programmes legacy fonctionnant en COBOL sur CICS. Bases de données DB2, SQL Server, ORACLE EXADATA, etc. Cloud régulé AWS et GCP, architectures EDA (Event Driven Architecture) basées sur un socle Kafka. Une connaissance des technologies IA serait appréciée

Le profil recherché intervient en qualité de pilote technique transverse de l'outillage interne et de l'industrialisation Le prestataire contribuera à la cohérence technique et à la structuration du portefeuille d'outillage interne, il prendra en charge les sujets techniques complexes relevant du périmètre et conduira les actions nécessaires à leur aboutissement, il contribuera à l'industrialisation des outils ayant vocation à être déployés, utilisés durablement ou mutualisés et il contribuera à la mise en œuvre de pratiques d'intelligence artificielle dans le cycle de delivery logiciel, dans le respect des règles Orange applicables.

Dans le cadre du développement d'un projet existant intégrant de l'intelligence artificielle générative, le client souhaite renforcer l'équipe avec un Ingénieur Développeur IA Senior. L'objectif est donc d'apporter une expertise IA senior à une équipe et un projet déjà constitués, afin de fiabiliser les usages actuels des LLM, d'améliorer les méthodes d'évaluation et de faire évoluer l'architecture existante sur la base de résultats mesurables. Concevoir la chaîne d'extraction. Choisir l'approche (function calling, sortie structurée, vérification, réparation) et la forme du schéma d'entrée donné au modèle. Mesurer avant de décider. Construire et maintenir les jeux de cas, mener les expériences, comparer prompts, modèles et méthodes sur des critères chiffrés. Qualifier les juges LLM. Mesurer la fiabilité des juges automatiques face à un jugement humain. Choisir les modèles. Arbitrer entre qualité, coût et latence, dans un cadre souverain (Mistral, AWS Bedrock en région UE). Industrialiser. Faire passer une approche validée en production : code testé, observabilité, gestion des pannes et des dérives. Transmettre. Expliquer vos choix à l'équipe et au métier, et faire monter l'équipe en compétence sur l'évaluation.

#StormYourCareer Rejoins STORM GROUP et grandis avec nous ! Conçois, automatise et opère l'infrastructure Cloud Hybride GCP au cœur des projets Big Data & IADans le cadre du renforcement stratégique de l'équipe Big Data au sein du pôle CCXP (Data & IA), nous recherchons un(e) Ingénieur(e) Cloud DevOps / GCP Senior. Au cœur d'un environnement Cloud Hybride complexe et à forte criticité, ton rôle sera hautement technique et structurant : tu prendras en charge la conception, l'automatisation par le code (IaC), le support opérationnel et l'optimisation des plateformes Google Cloud Platform (GCP) hébergeant les usages décisionnels, IA et Big Data du groupe. Ton futur environnementTu évolueras sur le site de Montpellier au sein d'une squad multidisciplinaire réunissant experts Data, ingénieurs infrastructure et équipes applicatives. En tant que référent(e) Cloud DevOps, tu seras le garant de la haute disponibilité, de l'observabilité et de la sécurité des environnements conteneurisés et hybrides. Tu travailleras selon un rythme hybride (3 jours par semaine sur site client) avec gestion d'astreintes (HNO). C'est le cadre idéal pour déployer des architectures Cloud de pointe, automatiser l'Infrastructure as Code avec Terraform/Terragrunt et appliquer les meilleurs standards GitOps. Tes missions clésAutomatisation, Infrastructure as Code & CI/CD (Mode BUILD & GITOPS) : Concevoir, déployer et optimiser les architectures et services sur Google Cloud Platform (GCP). Développer et maintenir l'Infrastructure as Code (IaC) en utilisant Terraform et Terragrunt dans une logique GitOps. Automatiser et maintenir les chaînes d'intégration et de déploiement continu (CI/CD sous GitLab CI / Jenkins). Déployer et administrer les secrets et règles de sécurité via Vault et la gestion des accès IAM Cloud. Écrire et optimiser des scripts d'automatisation et de traitement de données (Python, SQL, Ansible). Exploitation, Observabilité, Support & MCO (Mode RUN & SUPPORT) : Assurer l'exploitation, l'administration et le passage à l'échelle des clusters Kubernetes, Docker et OpenShift/OpenStack. Mettre en place et piloter la stratégie de monitoring, d'observabilité et d'alerting (Prometheus, Grafana, ELK, GCP Observability). Assurer le Maintien en Conditions Opérationnelles (MCO) et le support technique de niveau avancé sur l'ensemble de la plateforme Cloud Hybride. Gérer l'administration et l'optimisation des bases de données de plateforme (PostgreSQL). Participer au roulement des astreintes (HNO) pour garantir la continuité des services Big Data critiques. Collaborer étroitement avec les équipes Infrastructure, DevOps et Applicatives pour diffuser les bonnes pratiques. Ton profilFormation : Diplôme d'Ingénieur ou Bac+5 universitaire en informatique, génie logiciel, réseaux ou Cloud computing. Expérience : Tu justifies d'une expérience confirmée de 5 à 8 ans (niveau Senior) en ingénierie Cloud DevOps, avec une pratique éprouvée sur des environnements Cloud Hybrides complexes et hautement disponibles. Expertise Technique Impérative : Expertise reconnue sur l'écosystème Google Cloud Platform (GCP) et ses architectures Data Cloud. Très bonne maîtrise de la conteneurisation et de l'orchestration : Kubernetes, Docker, OpenShift, OpenStack. Solides compétences en Infrastructure as Code et GitOps : Terraform, Terragrunt, Git, Ansible. Maîtrise des pipelines CI/CD : GitLab CI, Jenkins. Pratique du scripting et du requêtage : Python, SQL. Solide expérience sur la suite d'observabilité : Prometheus, Grafana, ELK, GCP Observability. Connaissance des bases de données PostgreSQL et de la gestion de secrets sous Vault. Posture & Autonomie : Forte autonomie exigée sur GCP et la culture DevOps. Capacité à résoudre des problèmes complexes dans un contexte de forte criticité. Esprit d'équipe, rigueur opérationnelle et aisance relationnelle. Tes atoutsExcellence DevOps & Cultivation de l'Automatisation : Refus systématique des tâches manuelles répétitives au profit du Everything as Code. Sens Aigu de l'Observabilité : Capacité à anticiper les défaillances et à garantir une visibilité totale sur l'état de santé des pipelines Big Data. Réactivité et Sang-Froid : Capacité à intervenir avec méthode lors d'incidents sous astreinte sur des plateformes de production sensibles. Nos avantagesRemboursement des titres de transport à hauteur de 75%. Tickets restaurant pris en charge par STORM GROUP à hauteur de 50% (10,5 euros / jour). Accès Gymlib / Wellpass (sport et bien-être). Contrat Santé / Prévoyance mis en place auprès de la compagnie Alan. Formation continue : Accès à Udemy Business et accompagnement aux certifications de référence (Google Cloud Certified Professional Cloud Architect / DevOps Engineer, CKA/CKAD Kubernetes, Terraform). Prime de cooptation, prime d'intéressement et de participation. Rythme de travail : 3 jours par semaine sur site client à Montpellier (mode hybride) avec gestion d'astreintes (HNO). Démarrage souhaité ASAP. 5 raisons de nous rejoindreParcours sur mesure : Co-construis une trajectoire professionnelle unique, adaptée à tes ambitions. Missions Stratégiques : Interviens sur des projets d'envergure, en parfaite cohérence avec ton expertise. Suivi Dédié : Bénéficie d'un pilotage annuel structuré pour garantir ta progression continue. Excellence Continue : Développe tes compétences au quotidien au sein d'un écosystème exigeant. Performance Durable : Évolue dans un cadre où l'exigence métier respecte ton équilibre de vie. Notre processus de sélectionÉchange introductif avec un chargé de recrutement. Entretien métier avec évaluation technique approfondie (Cas pratique d'architecture Cloud Hybride GCP, écriture de modules Terraform/Terragrunt, gestion de cluster Kubernetes, configuration de métriques Prometheus/Grafana et résolution d'incident sous Vault/PostgreSQL). Rencontre finale pour validation du fit et projection sur la mission. Prêt à rejoindre une équipe d'experts engagés ? N'hésite plus, rejoins la Storm Team ! Storm Group encourage une culture inclusive et multiculturelle où la diversité des profils nourrit notre intelligence collective. En rejoignant la Storm Team, tu intègres un écosystème engagé qui place le développement de tes talents au cœur de sa stratégie, tout en agissant concrètement pour la solidarité et la réduction de l'empreinte environnementale, aussi bien au sein de nos bureaux que dans les projets d'envergure que nous menons chez nos clients.

Dans le cadre du projet IA de notre client, un acteur majeur du secteur de l'énergie, recherche un Lead Azure AI Platform / Azure DevOps. Vous intégrerez l'équipe Cloud Azure en charge du BUILD / RUN, avec un fort niveau d'exigence en matière de disponibilité, de qualité de service et de sécurité. Mission Piloter l'industrialisation, l'exploitation et l'évolution de la plateforme d'Intelligence Artificielle basée sur Microsoft Azure, afin d'accompagner sa transition progressive d'un mode projet vers un service fiable, exploitable et pérenne. Responsabilités Piloter les évolutions techniques de la plateforme IA. Migrer le Sandbox AI vers la production Industrialiser les déploiements et automatiser les opérations. Mettre en place les pratiques d'exploitation, de supervision et de support. Garantir la stabilité, la sécurité et la performance de la plateforme. Définir et promouvoir les standards et bonnes pratiques de la plateforme. Assurer la coordination entre les parties prenantes techniques et opérationnelles. Compétences indispensables Microsoft Azure Maîtrise avancée des architectures Cloud Microsoft Azure. Expérience pratique d'Azure AI Foundry et/ou Azure OpenAI Service. Bonne maîtrise des principaux services Azure nécessaires à l'exploitation d'une plateforme IA : Azure Storage, Key Vault, Entra ID, Managed Identities, Private Endpoints, Azure Monitor et Log Analytics. Bonne compréhension des architectures réseau Azure : VNets, subnets, DNS, Private Link, NSG et sécurisation des flux. Infrastructure as Code et automatisation Maîtrise de Terraform pour le provisioning et la gestion d'infrastructures Azure. Expérience significative des principes Infrastructure as Code. Capacité à structurer et maintenir des modules Terraform réutilisables. Maîtrise des pipelines CI/CD avec Azure DevOps. Bonne maîtrise de Git et des pratiques de gestion de versions.

Contexte de la missionDans le cadre de l'accélération de sa transformation digitale, notre client, acteur du secteur assurantiel, souhaite renforcer ses capacités en intelligence artificielle afin d'automatiser ses processus métiers de bout en bout. L'objectif est de concevoir et d'industrialiser des agents IA autonomes et orchestrés, capables de prendre en charge des demandes clients complexes, notamment dans le domaine de la gestion des sinistres, depuis leur déclaration jusqu'à leur clôture, en intégrant les contrôles et validations humaines nécessaires. Le Lead IA interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des solutions, du cadrage des cas d'usage à leur déploiement en production, avec une attention particulière portée à la performance, à la sécurité et au retour sur investissement. Missions principales1. Architecture et conception de solutions IA agentiquesDéfinir l'architecture technique et fonctionnelle des solutions d'IA agentique adaptées aux processus assurantiels. Concevoir et orchestrer des agents IA capables de traiter des demandes clients de bout en bout. Mettre en place des architectures multi-agents permettant la coordination de différentes tâches métiers. Intégrer les agents IA aux systèmes d'information existants : CRM, outils de gestion des contrats, plateformes de sinistres et référentiels documentaires. Définir les mécanismes de supervision, de traçabilité, de gestion des erreurs et d'escalade vers les équipes métiers. 2. Automatisation des processus métiers assurantielsConcevoir des solutions d'automatisation intelligente du cycle de gestion des sinistres : déclaration, qualification, collecte des justificatifs, analyse, orientation, suivi et clôture. Développer des agents IA pour la classification et le traitement automatisé des demandes clients. Mettre en œuvre des mécanismes d'extraction, d'analyse et de contrôle des informations issues de documents assurantiels. Automatiser les interactions entre les agents IA et les applications métiers via API. Intégrer des points de validation humaine pour les décisions sensibles, notamment celles liées à l'indemnisation. 3. Développement et industrialisation des agents IAPiloter le développement de solutions d'IA générative et d'agents intelligents en Python. Implémenter des frameworks d'orchestration tels que LangChain, LangGraph, AutoGen ou CrewAI. Concevoir des architectures RAG permettant l'exploitation des bases documentaires internes. Intégrer différents modèles LLM (OpenAI, Mistral, Anthropic ou modèles open source). Déployer les solutions IA dans des environnements Cloud ou On-Premise. Mettre en place les pratiques LLMOps / MLOps : versioning, tests, évaluation, monitoring et CI/CD. Garantir la robustesse, la scalabilité et la sécurité des solutions déployées. 4. Gouvernance, performance et mesure du ROIDéfinir les indicateurs de performance des agents IA : taux d'automatisation, précision, temps de traitement et qualité de service. Mesurer les gains opérationnels et financiers associés à l'automatisation des processus. Identifier les risques liés aux hallucinations, aux erreurs de traitement et à la confidentialité des données. Mettre en place les dispositifs de contrôle et de supervision humaine. Veiller au respect du RGPD, des exigences de sécurité et du cadre réglementaire applicable à l'IA. Contribuer à la définition de la feuille de route IA et à la priorisation des cas d'usage selon leur valeur métier. 5. Leadership technique et accompagnement métierAssurer le rôle de référent technique sur les sujets d'IA générative et agentique. Encadrer et accompagner les développeurs IA dans la conception et l'industrialisation des solutions. Collaborer étroitement avec les équipes métiers Assurance, les architectes SI et les équipes Data. Animer des ateliers de cadrage et de conception des cas d'usage. Apporter des retours d'expérience sur les projets IA déployés dans le secteur assurantiel. Environnement technique recherchéDomaineTechnologies / CompétencesDéveloppementPython, FastAPI, SQL, REST APIIA générativeLLM, Prompt Engineering, RAG, Tool CallingFrameworks agentiquesLangChain, LangGraph, CrewAI, AutoGenModèles IAOpenAI, Mistral, Anthropic, modèles open sourceBases vectoriellespgvector, FAISS, Pinecone, WeaviateCloud & InfrastructureAzure, AWS, GCP, Docker, KubernetesIndustrialisationGit, CI/CD, MLflow, LLMOps, monitoringSécurité & GouvernanceRGPD, AI Act, IAM, traçabilité, Human-in-the-loopMétier AssuranceGestion des sinistres, contrats, souscription, indemnisation, relation client Profil recherchéFormation supérieure Bac+5 en informatique, Data Science, intelligence artificielle ou équivalent. 8 ans minimum d'expérience en Data / IA, avec une expérience confirmée en conception et déploiement de solutions d'IA générative. Expérience significative dans le secteur de l'assurance, idéalement sur des projets liés à la gestion des sinistres ou à l'automatisation des processus métiers. Expérience concrète dans le développement et la mise en production d'agents IA de bout en bout, intégrés à des systèmes d'information métiers. Excellente maîtrise de Python et des architectures LLM / RAG / agents IA. Capacité à concevoir des architectures robustes, sécurisées et industrialisables. Expérience en pilotage technique et accompagnement d'équipes de développement. Bonne compréhension des enjeux réglementaires et de confidentialité propres au secteur assurantiel. Livrables attendusArchitecture cible de la solution IA agentique. Cadrage et priorisation des cas d'usage assurantiels. Agents IA développés, intégrés et déployés en production. Documentation technique et fonctionnelle. Dispositifs de supervision, de contrôle et d'évaluation des agents. Tableaux de bord de suivi des performances et du ROI. Recommandations d'industrialisation et feuille de route d'évolution. Critères différenciantsUne attention particulière sera portée aux candidats capables de présenter des retours d'expérience concrets dans le secteur assurantiel, notamment sur des solutions IA ayant permis : L'automatisation partielle ou complète de processus de gestion des sinistres. La réduction mesurable des délais de traitement des demandes clients. L'amélioration de la productivité des gestionnaires et de la qualité de service. L'intégration d'agents IA dans des environnements SI complexes. La démonstration d'un ROI mesurable après mise en production. L'enjeu principal du poste est de dépasser les usages documentaires classiques de l'IA pour intégrer des agents intelligents directement au cœur des processus opérationnels de l'assurance.

Basée à Lille, Lyon, Nantes, Grenoble, Marseille, Paris et Bruxelles, Insitoo Freelances est une société du groupe Insitoo, spécialisée dans le placement et le sourcing des Freelances IT et Métier. Depuis 2007, Insitoo Freelances a su s'imposer comme une référence en matière de freelancing par son expertise dans l'IT et ses valeurs de transparence et de proximité. Actuellement, afin de répondre aux besoins de nos clients, nous recherchons un Ingénieur cloud GCP H/F à Lille, France. Contexte : Au sein de l'équipe Ingénierie Cloud, vous concevez, déployez et industrialisez la nouvelle plateforme de développement sur Google Cloud Platform (GCP). Votre mission est de fournir un socle technique robuste, hautement disponible et sécurisé, tout en optimisant l'expérience développeur (DevEx) à l'aide de l'automatisation, du GitOps et de l'intégration d'outils d'Intelligence Artificielle. Les missions attendues par le Ingénieur cloud GCP H/F : 1. Architecture & Landing ZoneParticiper à la conception et à la mise en œuvre de la nouvelle plateforme de développement sur GCP en lien direct avec les équipes d'ingénierie et applicatives. Garantir l'alignement de la Landing Zone avec les exigences de sécurité, de gouvernance et de scalabilité. 2. Infrastructure as Code (IaC)Développer, versionner, tester et maintenir des modules Terraform réutilisables, modulaires et industrialisés pour l'ensemble des équipes de développement. 3. Socle d'Hébergement & ServicesDéfinir, déployer et administrer les infrastructures clés : Clusters GKE (Kubernetes) hautement disponibles et scalables. Serveurs de données et composants de stockage cloud. Runners GitLab CI managés et optimisés. 4. Automatisation & Démarche GitOpsStandardiser et diffuser les templates de pipelines GitLab CI/CD pour le test, la validation et le packaging des artefacts. Généraliser et animer la démarche GitOps via ArgoCD pour industrialiser le déploiement continu des applications. 5. DevEx & Intelligence ArtificielleIdentifier, tester et intégrer des outils et agents IA (APIs IA, assistants de code type Copilot, prompting avancé) dans les cycles de développement pour booster l'efficacité opérationnelle des équipes. 6. Support & AccompagnementAccompagner les équipes de développement dans la montée en compétences et l'adoption de la plateforme cloud.

Tech lead / architecte cloud back-end (ou fullstack) java SW cloud Nous recherchons cependant des candidats dont l'expérience est plus orientée vers l'analyse d'architectures complexes, les environnements cloud de production et la conduite de transformations technique de grande envergure. Nous avons besoin d'un très bon dev back-end (ou full stack) SW cloud ayant eu des rôles de tech lead sur des applications/systèmes complexes , avec également une ou des expériences d'architecte système ayant la capacité de compréhension et d'analyse de système complexe, d'en faire le diagnostic, identifier les points faibles de l'architecture et proposer des améliorations, la moderniser, l'implémenter lui-même... tout ça en autonomie. La personne doit également être un utilisateur régulier et familier des outils d'IA (GitHub Copilot idéalement). senior avec la capacité de prendre en charge de façon autonome des activités complexes de type refacto d'architecture complexe. Il y aura de la collaboration pour valider les choix techniques avec les Architectes et experts techniques. Nous avons privilégié des candidats avec une expérience plus proche en environnement Cloud de production, architecture distribuée, observabilité, gestion d'incidents complexes et autonomie sur des problématiques de fiabilité de plateforme. profil développeur cloud back-end (ou full stack) sénior ayant la capacité de rentrer rapidement dans des architectures cloud complexes, de proposer des améliorations (voire refactorisation complète) et de les mener à bien. La pratique et la maîtrise de l'environnement GCP ainsi que des langages java/springboot est impérative. Compétences techniques Java and Spring Boot - Expert - Impératif Google Cloud Platform - Expert - Impératif GKE / Kubernetes - Expert - Impératif ArgoCD - Expert - Impératif Expected Skills : - Strong experience with Java and Spring Boot (Angular is a plus) - Proven hands-on experience with GCP (GKE, Pub/Sub, Cloud SQL, BigQuery, IAM, Monitoring) - Experience with GKE/Kubernetes container platforms - Experience with ArgoCD - Experience with Github copilot - Strong experience with Kafka and event-driven architectures - Experience with Datadog, monitoring, observability and distributed tracing - CI/CD and Infrastructure-as-Code experience (GitLab CI, Terraform, Helm) - SRE, DevOps or Production Engineering background Le télétravail est possible pour cette mission mais au même rythme que celui de l'équipe 3 jours par semaine sur site minimum pour les premières semaines d'onboarding puis possibilité de passer à 2 jours sur site par semaine

Contexte de la mission Au sein d'une équipe spécialisée dans les environnements Data & IA, vous participerez à la conception, au déploiement et à l'exploitation de plateformes Cloud hybrides destinées à héberger des architectures modernes, distribuées, sécurisées et hautement disponibles. La mission couvre l'ensemble du cycle de vie des infrastructures, de leur conception à leur maintien en conditions opérationnelles, dans un environnement combinant Cloud public et infrastructures On-Premise. Missions principales Concevoir, déployer et optimiser les plateformes Cloud afin de garantir leur performance, leur disponibilité et leur exploitabilité. Développer et maintenir l'infrastructure as code avec Terraform et Terragrunt. Automatiser et maintenir les pipelines CI/CD avec GitLab CI. Participer à l'administration et à l'exploitation des environnements Kubernetes et OpenShift. Mettre en œuvre les pratiques DevOps et GitOps pour industrialiser les déploiements et fiabiliser les opérations. Automatiser les opérations d'infrastructure à l'aide de scripts Python et d'Ansible. Mettre en place des solutions avancées de monitoring, d'alerting et d'observabilité. Collaborer avec les équipes Data, applicatives, infrastructure et DevOps. Assurer la documentation technique des procédures de déploiement et d'exploitation. Contribuer à la sécurisation des infrastructures et à l'optimisation des coûts Cloud (FinOps). Compétences techniques requises OpenShift : expertise avancée indispensable. Google Cloud Platform (GCP) : bonne maîtrise des services Cloud et des infrastructures hybrides. Kubernetes et Docker : conteneurisation et orchestration. Terraform et Terragrunt : Infrastructure as Code. GitLab CI/CD : automatisation et industrialisation des déploiements. Ansible et Python : automatisation et scripting. GitOps : gestion et maintien en conditions opérationnelles des plateformes. Observabilité : Prometheus, Grafana, ELK et Google Cloud Observability. Sécurité : Vault, IAM et outils d'analyse de vulnérabilités tels que Trivy. Environnement complémentaire : OpenStack, PostgreSQL, SQL, Jenkins, Artifactory et Artifact Registry.

En tant que développeur ou développeuse Java / GraphQL, vous contribuerez à la construction d'une nouvelle plateforme backend reposant sur une architecture propre et hexagonale. Vous développerez des fonctionnalités en Java et avec l'écosystème Spring, en veillant à respecter la séparation entre les domaines métier, applicatif et infrastructure. Vous écrirez systématiquement des tests unitaires pour le code produit et évaluerez avec discernement la pertinence des tests ou du code générés par l'intelligence artificielle. Vous participerez activement aux revues de code, proposerez des améliorations et identifierez les écarts d'architecture afin de préserver la qualité de la plateforme. La pile technique comprend Java, Spring Boot, GraphQL et PostgreSQL. Une connaissance préalable de GraphQL est appréciée, mais un accompagnement est possible. Le poste est basé à Paris, avec une présence sur site prévue un à deux jours par semaine. La mission est de longue durée, au moins jusqu'à fin 2027.

Au sein d'une équipe Architecture et Cloud, vous interviendrez sur la conception et l'industrialisation de solutions d'IA générative et agentique, en garantissant leur sécurité, leur performance et leur conformité. Vous contribuerez également à l'évolution de la plateforme IA et à l'intégration de l'intelligence artificielle dans les pratiques de développement. Missions Concevoir les architectures de solutions IA générative et agentique : LLM, RAG, assistants IA et systèmes multi-agents. Définir les architectures de référence, les composants réutilisables et les choix technologiques. Concevoir et prototyper des agents IA et des workflows agentiques. Participer à l'évolution de la plateforme IA : serving LLM, gateways, bases vectorielles et orchestration. Sécuriser les interactions entre les agents, les outils et les données du SI via MCP et les API. Industrialiser le déploiement des modèles et agents sur des environnements cloud privés et publics (LLMOps, CI/CD, GitOps). Mettre en place les dispositifs d'évaluation, d'observabilité et de maîtrise des coûts. Garantir la prise en compte des enjeux de sécurité, de gouvernance et de conformité réglementaire. Piloter le passage des POC en production et accompagner les équipes de développement dans l'adoption des outils IA. Compétences requises Expertise en architecture logicielle et en solutions d'IA générative et agentique (LLM, RAG, multi-agents). Excellente maîtrise de Python et FastAPI ; connaissances de Java appréciées. Maîtrise des frameworks agentiques : LangChain, LangGraph, LlamaIndex, CrewAI, AutoGen ou Google ADK. Connaissance du protocole MCP et des architectures d'interopérabilité A2A. Expérience des plateformes IA cloud : Vertex AI, Azure OpenAI ou Amazon Bedrock. Maîtrise des environnements Docker, Kubernetes et OpenShift. Connaissance des outils de serving LLM (vLLM, KServe, LiteLLM), des bases vectorielles et des solutions d'observabilité (Langfuse, MLflow, OpenTelemetry). Maîtrise des pratiques CI/CD et GitOps (Jenkins, ArgoCD). Sensibilité forte aux enjeux de sécurité et de conformité IA (OWASP, AI Act, DORA, RGPD).