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En tant que Data IA Engineer au sein de notre équipe Data Intégration, vous jouerez un rôle clé dans la conception et la mise en œuvre de solutions avancées d'intelligence artificielle et de data science. Votre mission principale sera de contribuer à l'amélioration continue et à l'innovation de nos plateformes digitales. 1.1. CONTENU DE LA MISSION OU DES LIVRABLES En tant que Data IA Engineer, vous serez responsable de la conception, du développement et de l'intégration de solutions complètes enrichies par des algorithmes d'intelligence artificielle. Vous jouerez un rôle crucial dans la création de services backend robustes et performants, en utilisant Python et FastAPI pour traiter et analyser des données complexes. Responsabilités : -Concevoir et développer des services backend en Python et FastAPI, intégrant des techniques avancées de machine learning et de traitement de données massives. -Gérer et optimiser des bases de données telles que MongoDB, Elasticsearch, ainsi que des systèmes SQL et NoSQL pour assurer un stockage et une analyse efficaces des données. -Mettre en œuvre des méthodologies de CI/CD en utilisant Docker et GitLab CI, avec un fort accent sur l'automatisation des workflows de data science pour garantir une intégration et une livraison continues fluides. -Collaborer avec les équipes de développement pour intégrer des modèles d'IA dans les applications, en assurant leur performance et leur scalabilité. -(Optionnel) Développer des interfaces utilisateur interactives en utilisant React et Next.js, permettant une interaction fluide avec les modèles d'IA. 1.2. SPECIFICITE DE LA MISSION Diplôme en informatique, data science, ingénierie ou domaine connexe. Data IA engineer avec maîtrise de Python, FastAPI, MongoDB, Elasticsearch, SQL, NoSQL, Docker, Airflow, Snowflake et Gitlab CI. Des capacités en React et Next.js sont un plus

Dans le cadre d’un projet stratégique pour un grand acteur de l’assurance, nous renforçons notre équipe Data au sein du DataLab Groupe . Vous interviendrez sur des projets innovants de Data Science, de la R&D jusqu’à l’ industrialisation de modèles ML , avec un fort impact métier sur la lutte anti-fraude, la maîtrise des risques climatiques et la prévention des sinistres graves. Profil recherché 5+ ans d’expérience en Data Science , avec projets menés jusqu’à l’industrialisation. Forte capacité à encadrer, challenger et vulgariser auprès des équipes. Expérience en conduite du changement et interaction avec des utilisateurs métiers. Une curiosité et une veille active sur les nouvelles approches ML/IA.

La mission consiste à assurer la responsabilité de l’architecture de bout en bout des solutions data et analytiques. L’architecte devra concevoir et piloter des solutions sécurisées, évolutives et optimisées en coûts, en s’appuyant sur la plateforme de données de l’entreprise (entrepôt de données, lakehouse, streaming, ML, environnements cloud et on-premise). L’objectif est de garantir la cohérence de l’architecture, la gouvernance des données et la performance des usages analytiques et métiers. Activités principales • Définir et maintenir l’architecture data couvrant ingestion batch/stream, entrepôt de données (modèles Kimball/Star), lakehouse (Iceberg/Trino) et exposition via SQL, API ou couche sémantique. • Concevoir les modèles conceptuels, logiques et physiques (partitionnement, clustering, indexation). • Encadrer la mise en place de la couche sémantique et des métriques, assurer la gouvernance des KPI, optimiser les performances des requêtes et tableaux de bord, favoriser l’auto-consommation via dbt/metrics layer et catalogues. • Mettre en place les pratiques d’observabilité, runbooks, SLOs, backfills, ainsi que l’optimisation coûts/performance (FinOps). • Définir les standards de gouvernance : métadonnées, documentation, data contracts, blueprints, architecture decision records (ADR). • Contribuer à la définition et à la priorisation des besoins métiers en lien avec les Product Owners, Delivery Leads et parties prenantes. • Fournir des rapports réguliers sur l’avancement, les jalons atteints et les difficultés rencontrées. Livrables attendus • Architecture one-pager, modèles sémantiques et KPI tree. • Data contracts, ADRs/HLD. • Runbooks, SLOs, modèles de coûts. • Documentation technique et fonctionnelle.

Je recherche pour un de mes clients, un TechLead AI : Missions principales : • Accompagner les AI / ML Engineers de l’équipe sur les bonnes pratiques, les choix d’architecture et dans leur travail au quotidien. • Effectuer les audits et les contrôles des développements réalisés : Sécurité, Maintenabilité, Robustesse et Performance. • Apporter une expertise de troisième niveau dans les incidents de production, et si besoin la réalisation de solution de contournements, ou de correctifs de manière à assurer une qualité de fonctionnement optimale. • Participer aux analyses, études d’impacts et cadrage techniques. • Concevoir des solutions industrialisées en respectant les bonnes pratiques d’architecture AI / ML et développement. • Effectuer des contrôles croisés entre développeurs ou des relectures de code afin d’assurer la qualité des développements réalisés par l’équipe. • Réaliser le développement de nouveaux produits IA et assurer la maintenance évolutive et corrective des produits existants • Rédiger la documentation technique • Assurer un support aux testeurs • Reporter l’activité à la Squad et travailler dans une démarche d’efficacité collective Livrables principaux : • Etudes d’impacts techniques • Faire des propositions techniques • Schéma de solution des flux, modèle de données • Fournir des chiffrages détaillés des futures réalisations • Relecture de code technique • Rédaction de SFD, STD, Manuel d’installation • Réaliser du code applicatif à l’état de l’art sur notre Data Platform GCP • Rédiger les documentations techniques liés à ta solution, incluant le modèle de données, les procédures, l’ordonnancements Compétences techniques : • Langages de programmation : Python, SQL • Utilisation de plateformes pour le développement et le déploiement des modèles d’IA : Docker, Kubernetes, Helm • Maitrise des frameworks de developpement d'application IA: Langgraph, ADK, Hugging Face, Guardrails, FastAPI • Maitrise des services data et IA de GCP : GCP BigQuery, VertexAI, Cloud storage, GKE • Maitrise des enjeux de securité liés au déploiement de modèles d'IA générative. • Maîtrise du déploiement et de la mise en production des modèles LLM open source. • Maitrise des plateformes d’IA Gen, de leur installation à l’opération des modèles • Maitrise des bases de données vectorielles : PGVector

Démarrage : Dès que possible Contexte et environnement Au sein du CyberSOC d’un grand groupe, vous intégrerez une équipe d’experts dédiée à la supervision, la détection et la réponse aux incidents de sécurité. Dans un contexte de forte montée en puissance des menaces et d’évolution constante des technologies, l’objectif est d’assurer une surveillance proactive et une amélioration continue des dispositifs de sécurité, en s’appuyant sur des outils et des méthodologies à la pointe de la cybersécurité. Vous interviendrez dans un environnement exigeant, orienté vers la performance, la réactivité et l’innovation , au sein d’une cellule où la collaboration et le partage des connaissances sont au cœur des pratiques quotidiennes. Missions principales Rattaché(e) au responsable du CyberSOC, vous participerez activement à la détection, l’investigation et la résolution d’incidents de sécurité, tout en contribuant à l’amélioration des processus et des outils de surveillance. Vos principales missions incluront : Analyse et traitement des incidents de sécurité : Surveiller en temps réel les alertes issues des outils de supervision (Splunk, SIEM, EDR, IDS/IPS, etc.). Identifier, qualifier et prioriser les incidents selon leur niveau de criticité. Réaliser des investigations approfondies sur les événements suspects à l’aide de Splunk et d’autres outils d’analyse. Proposer et mettre en œuvre des mesures correctives ou préventives pour réduire les risques de récurrence. Optimisation et automatisation : Améliorer en continu les règles de détection et les corrélations dans Splunk. Développer des tableaux de bord, rapports et alertes adaptés aux besoins opérationnels et stratégiques. Contribuer à des projets d’innovation autour de Splunk Enterprise Security , du Risk-Based Alerting (RBA) et du Machine Learning Toolkit (MLTK) pour renforcer la pertinence des détections et automatiser certaines tâches répétitives. Threat Hunting et veille de sécurité : Mener des campagnes de threat hunting afin d’identifier les menaces avancées non détectées par les systèmes automatiques. Exploiter les indicateurs de compromission (IoC) issus de différentes sources pour enrichir les scénarios de détection. Effectuer une veille active sur les nouvelles vulnérabilités, techniques d’attaque et outils défensifs. Documentation et capitalisation : Alimenter les bases de connaissances internes via Confluence, Git ou SharePoint . Rédiger des rapports d’incidents détaillés et des comptes rendus d’investigation. Participer à la mise à jour des procédures et à la formalisation des bonnes pratiques SOC.

Contexte de la mission La mission s’inscrit au sein d’un Global Security Operations Center (GSOC), plus précisément dans l’équipe Détection & Automatisation. Le consultant jouera un rôle clé dans la gestion et l’optimisation d’une plateforme Splunk (environ 8 To de données par jour) utilisée pour la surveillance cybersécurité et la réponse aux incidents. Il collaborera étroitement avec les équipes CERT, MSSP et analystes SOC afin de renforcer la supervision, l’automatisation et la fiabilité de l’environnement de cybersécurité. En raison des activités 24h/24 et 7j/7 du GSOC, le poste inclut une astreinte tournante (1 semaine par mois). Objectifs et livrables Missions principales : Administrer et gérer les accès utilisateurs au sein de la plateforme Splunk. Assurer la maintenance régulière et la stabilité de la plateforme. Concevoir et générer des rapports et tableaux de bord pour les besoins opérationnels et de sécurité. Gérer les flux d’ingestion de données et superviser l’intégration des sources de logs et équipements dans Splunk. Garantir la qualité, la cohérence et la fiabilité des données collectées. Restaurer la collecte de logs en cas de perte ou d’interruption. Communiquer efficacement avec les équipes internes et clients externes, en français et en anglais. Contribuer à l’extension et à l’évolution de la couverture de détection. Participer à l’automatisation des processus d’intégration et de contrôle qualité des données. Rédiger des documentations techniques et guides utilisateurs. Participer à l’astreinte mutualisée (équipe de 6 personnes) pour Splunk et outils associés. Accompagner les projets de migration et de transformation liés à Splunk ou aux systèmes de collecte. Développer et déployer des algorithmes de machine learning pour améliorer les capacités d’analyse et de détection. Contribuer à la création de règles de détection cybersécurité et à la mise en œuvre de cas d’usage. Proposer des améliorations continues des outils, procédures et processus de réponse aux incidents. Construire des tableaux de bord et définir des indicateurs de performance (KPI) de sécurité. Participer activement aux communautés internes de sécurité et partager les bonnes pratiques.

Mission principale Accompagner les clients dans la conception, le développement et le déploiement de solutions basées sur l’Intelligence Artificielle Générative (LLMs, modèles de diffusion, RAG, agents IA…). Le/la consultant(e) intervient en mode projet pour apporter une expertise technique et fonctionnelle , depuis l’analyse du besoin jusqu’à la mise en production, tout en garantissant la valeur ajoutée métier. Responsabilités principales Analyser les besoins clients et identifier les cas d’usage pertinents pour l’IA générative (automatisation, production de contenu, support client, copilotes métiers, etc.). Concevoir des prototypes et POC (Proof of Concept) IA générative pour démontrer la valeur de la solution. Intégrer et configurer des modèles (GPT, Claude, Mistral, Llama, etc.) via API ou frameworks spécialisés (LangChain, Hugging Face, OpenAI API). Mettre en place des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) et orchestrer les pipelines de données. Optimiser les prompts et les interactions utilisateur (prompt engineering). Travailler en collaboration avec les équipes Data, Développement et Chef de projet pour industrialiser la solution. Assurer une veille technologique et accompagner la montée en compétences des clients. Participer aux réponses à appels d’offres et à la rédaction de propositions techniques. Profil recherché Formation Bac +5 (école d’ingénieur, université, master IA, informatique, data science ou équivalent). Première expérience en data science, machine learning, ou développement IA souhaitée. Expérience en environnement de prestation intellectuelle ou conseil technologique est un plus.

Chef de projet DATA pour une mission à MER (près d'Orléans). Domaine Banque / Assurance. Profil : - Spécialiste de la gestion de projets techniques orientés Data, avec un minimum de 3 années d’expérience - Expérience des méthodologies Agile (Kanban, Scrum) en tant que Product Owner - Grande rigueur dans le suivi des actions projet - Expérience de la relation Infogérant / infogéré - Connaissance des sujets Data Science (ML, développement Python, IA générative) - Connaissance du fonctionnement des bases de données (Relationnelles, Cluster, Stockage S3) - Connaissance des infrastructures Cloud, des outils associés aux projets mentionnés ci-dessus, et de Power BI Description du poste : Le prestataire sera placé directement sous la responsabilité du responsable du service Modélisation des Données. Il interviendra sur les projets suivants : Projet d'extension des données du SI Décisionnel Ce projet agile vise à faciliter l’accès aux données pour les utilisateurs métier et les clients. Le prestataire jouera le rôle de Product Owner pour le produit « Data » : gestion du Backlog, collaboration étroite avec le Scrum Master, l’équipe de développement du service Modélisation des Données, les équipes IT, et les métiers. Projet de nouvelle stratégie d’alimentation du Datawarehouse Finalisation de la mise en place d’un outil de Change Data Capture sur une infrastructure spécifique. Autres projets Mise en place de solutions IA, finalisation de la mise en place d’un outil de Change Data Capture sur une infrastructure spécifique, mise en place d’un SI Décisionnel RH, et d'autres projets à initier en 2026. Mission : Piloter les projets sur les aspects suivants : - Organisationnels : planning, comitologie, suivi budgétaire, suivi de recette - Techniques : cartographie réseau, flux, analyse de risque, etc. - Relationnels : collaboration avec les équipes IT (Architectes, Réseau, RSI, etc.), les métiers, le CISO, etc. - Maitrise des risques : implique une grande rigueur dans le suivi des actions, des plannings et des budgets

Pour l'un de nos clients nous recherchons un(e) Ingénieur Devops / AWS / DataOps , qui sera amené à intervenir à l’intersection des enjeux Infra DevOps sur AWS et Big Data, et collaborera en étroite synergie avec l’architecte cloud, le tech lead et les data engineers. Les principales missions sont les suivantes : Administration de la plateforme Data et de ses outils Administrer les composants Dataiku et CloudBeaver de la plateforme (installation, configuration, monitoring, backup, montées de version…) sur AWS Faire évoluer et gérer le maintien en conditions opérationnelles de l’environnement analytics et data science axé sur Dataiku (DSS, Fleet Manager, Spark sur EKS) Accompagner les utilisateurs sur les best practices et l’industrialisation des projets métiers Support et expertise technique Résoudre les incidents impactant les plateformes Conseiller les équipes du Data Office (Data engineers / Data scientists / Data analysts / BI engineer) sur les choix d’implémentation (architecture et technologie) Réaliser des audits techniques, des analyses de performance (requêtes SQL, jobs Spark, fonctions Lambda, entraînement modèles ML, …) ou des PoC. Evolution de l’infrastructure : Evaluer l'infrastructure actuelle et proposer si besoin une stratégie de modernisation progressive des composants legacy (IaaS) vers des solutions cloudnatives (PaaS/SaaS/Serverless), en intégrant les pratiques DevOps (IaC, CI/CD, automatisation) et FinOps Développer et implémenter les nouveaux patterns d’acquisition et de traitement de données (micro-batch, streaming, event-driven, transactionnel)

Description de la mission La mission consiste à identifier, investiguer et atténuer les menaces cybersécurité dans un environnement complexe et dynamique. Le consultant interviendra en collaboration avec les analystes, le MSSP et l’équipe CERT pour répondre aux incidents et prévenir les cyberattaques, tout en garantissant la sécurité et l’intégrité des infrastructures. Le rôle implique le maintien de la fiabilité et de l’efficacité des plateformes de supervision cybersécurité (Splunk Core, Splunk Enterprise Security, Splunk ITSI, SC4S), l’intégration de sources de données, la gestion des accès, l’assurance qualité des données, la normalisation des logs et la reprise de la collecte en cas d’incident. Le consultant devra également accompagner les utilisateurs, développer de nouvelles capacités de détection et d’automatisation, et maintenir la documentation technique à jour. Une participation à une rotation d’astreinte (environ une semaine par mois) est requise. Tâches à réaliser • Administration des applications et gestion des accès utilisateurs sur la plateforme Splunk. • Maintenance régulière et garantie de la stabilité de la plateforme. • Conception et génération de rapports et tableaux de bord pour les besoins opérationnels et de sécurité. • Gestion des processus d’ingestion de données et intégration des sources/logs dans Splunk. • Vérification de l’exactitude, de la cohérence et de la propreté des données ingérées. • Restauration de la collecte des logs en cas de perte ou d’interruption. • Communication avec les équipes internes et clients externes (français & anglais). • Contribution à l’évolution de la couverture de supervision et de détection. • Soutien à l’automatisation des processus d’intégration et de contrôle qualité des données. • Rédaction de documentation technique et guides utilisateurs. • Participation à la rotation d’astreinte (équipe de 6 personnes) sur Splunk et outils associés. • Appui aux projets de migration et de transformation liés à Splunk ou aux systèmes de collecte associés. • Développement et déploiement d’algorithmes de machine learning pour renforcer les capacités analytiques et de détection. • Contribution à la création de règles de détection cybersécurité et à la mise en œuvre de cas d’usage. • Proposition continue d’améliorations des outils, procédures et réponses aux incidents. • Construction de dashboards et définition de métriques/KPIs de sécurité. • Participation aux communautés internes de sécurité et partage de connaissances.

Data/ML Engineer – Secteur bancaire (IDF) – DISPO ASAP – MISSION LONGUE Contexte : Accélération IA – chantier Knowledge Management pour constituer une base de connaissance à partir de documents non structurés (PDF, Word, HTML). Un pipeline initial existe et doit être industrialisé pour une exécution fiable, scalable et maintenable. Objectif : Développer les pipelines d’ingestion, transformation et alimentation de la base, en assurant versioning et traçabilité . Activités : Modéliser l’architecture technique (ingestion → stockage) Développer des flux ETL modulaires (OCR, transformation, enrichissement) Standardiser le format pivot et les conventions de métadonnées Assurer l’historisation, le versioning et la traçabilité des documents Implémenter un orchestrateur (Airflow/Dagster/Prefect) si nécessaire Suivre la robustesse sur des volumes variés Collaborer avec les équipes KM et Data Science Documenter l’ensemble des flux de traitement

Nous recherchons un(e) Data Analyst orienté Data Engineering pour accompagner la transformation data-driven du groupe. Intégré(e) à une équipe transverse dynamique, vous interviendrez sur l’ensemble de la chaîne de valeur data : gouvernance, analyse, data engineering, data science et dataviz. En rejoignant cet environnement stimulant et bienveillant, vous aurez l’opportunité de valoriser des données clients, produits et opérationnelles à travers des projets stratégiques, des modèles prédictifs et des outils innovants. Missions Construire et automatiser des pipelines ELT fiables (Azure, Snowflake, Python, SQL). Mettre en place des datasets certifiés pour la BI & Data Science. Développer et maintenir des dashboards (Tableau, MicroStrategy). Analyser des jeux de données variés pour générer des insights stratégiques. Participer à la mise en place de modèles prédictifs (scoring, segmentation, ML). Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques data au sein du groupe.

Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans le cadre de la contribution à la mise en place de fonctionnalités datascience. Les missions sont: 1- Conception et développement d’agents autonomes avec LangGraph : - Architecturer des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrer des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimiser les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connecter les agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatiser le versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construire des pipelines de données pour alimenter les agents -Développer des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimiser les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mettre en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveiller les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documenter les limites et cas d’usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques).

Description de la mission : Le consultant interviendra au sein d'une équipe CyberSOC pour analyser, investiguer et traiter les incidents de sécurité. Il sera chargé de fournir et appliquer des plans de remédiation, de contribuer à l'amélioration continue et à l'optimisation des outils, règles de détection et scripts d'automatisation. Il participera à la mise en place de projets innovants sur Splunk (RBA, Machine Learning Toolkit) afin d'optimiser la couverture de détection. Le consultant assurera une veille sur les menaces et vulnérabilités, participera au partage de renseignements fiables et contextualisés, exécutera des activités régulières de « Threat Hunting » et développera de nouvelles hypothèses de recherche. Il produira des rapports réguliers sur ses activités et maintiendra les bases de connaissances (Confluence, Git, SharePoint). Tâches à réaliser : Analyse, investigation et traitement des incidents de sécurité Fourniture et application de plans de remédiation Amélioration continue et optimisation des outils, règles de détection et scripting pour automatisation Participation et/ou mise en place de projets innovants sur Splunk (RBA, Machine Learning Toolkit) Veille sur les menaces et vulnérabilités, partage de renseignements fiables et contextualisés Exécution de « Threat Hunting » régulier, développement et documentation de nouvelles hypothèses de recherche Production de rapports réguliers sur les activités Maintien des bases de connaissances (Confluence, Git, SharePoint) Compétences requises : Compétences solides sur Splunk (certification PowerUser appréciée) Maîtrise de MITRE DETECT & DEFEND Bonnes connaissances des solutions EDR (Crowdstrike, XDR PA, MDE) Maîtrise des bases en analyse de malwares, rétro-conception et analyse post-mortem Connaissance du renseignement cyber et des formats de partage (STIX, OpenIOC) Connaissances sur les TIP (MISP, OpenCTI, ThreatQuotient, etc.) Connaissances sur les tactiques, techniques et procédures (TTPs) des attaquants

Polyvalent.e, vous travaillerez sur des problématiques d'analyse de données, de traitements d'informations pour l'ensemble des directions métiers Vous participerez à la mise en place de solutions innovantes et pérennes en utilisant vos compétences en Data. En charge d'exploiter et d'analyser les données du groupe afin de suivre les performances business, de parfaire la connaissance de nos données et de contribuer aux actions métier. Missions principales : Vos principales missions seront : · Développer des indicateurs de pilotage à destination de différentes directions du groupe, · En lien avec le métier, analyser les données et spécifier aux développeurs les données et règles de gestion à appliquer · Mettre en place des reportings (Cockpit, Scorecard ...) via nos solutions de data visualisation, · Accompagner les projets transverses afin d'anticiper les impacts et enjeux à venir, · Accompagner les projets d'architecture Data/ couche sémantique sur Look ML · Réaliser des analyses et restituer les enseignements via des dashboards et supports clairs, · Être force de proposition pour déployer des suivis d'indicateurs pertinents, · Participer au développement de la culture Data du groupe

Secteur luxe Delivery Manager – Tech Innovation / Global IT Contexte : L’équipe Tech Innovation, au sein du département Global Innovation & Transformation, pilote un large portefeuille de projets visant à explorer, prototyper et accélérer l’adoption de technologies innovantes (IA, data, outils collaboratifs, etc.) au service de l’ensemble des entités métiers. Enjeux du poste : Garantir la structuration, la priorisation et la livraison efficace de l’ensemble des initiatives d’innovation technologique — depuis l’idéation jusqu’à la phase de pilote ou d’industrialisation. Missions principales : Maintenir une vision 360° du portefeuille de plus de 50 projets (POC, MVP, pilotes). Assurer le pilotage transverse des ressources , la planification et la gouvernance globale. Mettre en place et optimiser les outils et process de suivi (capacity planning, budget, reporting). Animer les rituels agiles (stand-ups, sprint reviews, retrospectives) et fluidifier la collaboration entre équipes techniques, produits et métiers. Structurer et faire évoluer le cadre méthodologique de delivery adapté aux contextes d’innovation. Identifier et gérer les risques, dépendances et priorités entre projets. Garantir une communication claire et régulière auprès des parties prenantes et du management. Profil recherché : 5 à 7 ans d’expérience en Delivery / Program Management dans des environnements IT complexes . Pratique avérée des méthodes agiles et de la coordination multi-projets innovants (POC, MVP, industrialisation). Solide compréhension des projets IA / ML , et des processus de transition vers la production. Forte capacité à orchestrer, structurer et aligner les acteurs (Product Owners, IT, métiers, fonctions support). Excellent sens de la communication, en français et en anglais. Valeur ajoutée attendue : Apporter structure, clarté et fiabilité au portefeuille d’innovation, tout en préservant la flexibilité et la créativité nécessaires à l’expérimentation.