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Contexte Dans le cadre du déploiement de projets d’ Intelligence Artificielle Générative (Gen-IA) au sein d’un grand groupe bancaire international , la mission vise à renforcer la sécurité des implémentations IA sur les environnements Cloud Microsoft (Azure, Microsoft 365, Copilot). L’enjeu principal est d’accompagner les centres de compétences et les équipes métiers dans la sécurisation des usages Gen-IA, tout en maîtrisant les risques spécifiques liés aux LLM (Large Language Models) dans un contexte agile, cloud et international . Objectif de la mission Assurer la sécurisation de bout en bout des projets Gen-IA déployés sur les environnements Microsoft, en combinant cybersécurité cloud, DevSecOps et expertise IA , et en produisant une documentation sécurité complète et exploitable . Missions principales Accompagner les équipes projets et métiers dans la sécurisation des implémentations Gen-IA . Analyser et maîtriser les risques spécifiques aux LLM : Prompt injection Data leakage Model poisoning Concevoir et formaliser les architectures sécurisées IA sur Azure / Microsoft . Définir et produire les livrables sécurité : Dossiers de sécurité Analyses de risques Blueprints sécurité Mettre en œuvre des pratiques DevSecOps adaptées aux projets IA (pipelines CI/CD sécurisés). Intégrer les dispositifs de sécurité Cloud avec les outils SOC / SIEM . Garantir la conformité aux réglementations et normes cybersécurité internationales (RGPD, IA, cloud). Participer à la diffusion des bonnes pratiques de sécurité IA au sein des équipes. Compétences clés (impératives) Sécurité opérationnelle Cloud Azure Expertise DevSecOps Expérience sur architectures Gen-IA Maîtrise des risques propres aux LLM Environnements Microsoft 365 / Copilot Compétences importantes Sécurisation des pipelines CI/CD Documentation cybersécurité (dossiers, blueprints, analyses de risques) Intégration SIEM / SOC sur Cloud Réglementations internationales (RGPD, IA, Cloud) Bonnes pratiques de sécurité IA et Cloud Microsoft Normes de cybersécurité Cloud Capacité à gérer l’ambiguïté et l’incertitude Forte capacité rédactionnelle et analytique Approche agile orientée gestion des risques Compétences rares / expert Sécurité avancée Azure + Gen-IA DevSecOps appliqué aux projets IA Cloud Expertise approfondie sur les risques LLM Architecture sécurisée Azure / Microsoft pour l’IA Sécurisation avancée de Copilot / Microsoft 365

Cette mission, basée à Lyon avec une présence requise de deux jours par semaine sur site, vise à accompagner une organisation dans l’intégration avancée de solutions d’Intelligence Artificielle. D’une durée de six mois, du 2 janvier au 30 juin 2026, elle s’adresse à un profil Senior disposant de 5 à 7 années d’expérience et maîtrisant l’ensemble des enjeux Data et IA. Le tarif d’achat maximum est fixé à 576 euros. L’expert Data IA aura pour principale responsabilité de comprendre et d’analyser les besoins métiers afin d’identifier les opportunités de création de valeur grâce à l’IA. Il interviendra dans la conception, le développement et la mise en œuvre de prototypes et de Proofs of Concept, en évaluant rigoureusement leurs performances pour garantir leur pertinence et leur efficacité. Il devra également formuler des recommandations techniques et stratégiques pour orienter le choix des solutions IA à déployer. Les compétences attendues couvrent un large spectre : connaissance approfondie des modèles d’IA, des frameworks et des LLM, maîtrise de la programmation, du Machine Learning et du Deep Learning, ainsi que des environnements DevOps et Cloud. La capacité à communiquer clairement, à vulgariser des concepts complexes et à travailler selon les méthodologies agiles est également essentielle pour mener à bien cette mission.

Les livrables sont : Code Source Documentation KPI qualité Compétences techniques Databricks - Expert - Impératif Spark SQL - Expert - Impératif Azure Data Factory - Confirmé - Important Scala - Confirmé - Souhaitable Description détaillée Contexte : Le projet Data PUB est le datamart TV qui vise à centraliser et fiabiliser les données nécessaires au pilotage et à l’analyse de l’activité publicitaire TV linéaire. Le datamart se source principalement d’OptiPub, base de référence regroupant les informations issues des différentes applications métiers de la régie publicitaire. Côté restitution, Ouranos fonctionne principalement avec une logique de self-BI : nous mettons à disposition des métiers un univers BusinessObjects et/ou un dataset Power BI standardisé, que les utilisateurs exploitent pour construire leurs propres tableaux de bord et analyses. La finalité est de fournir un socle de données unique et cohérent permettant aux équipes métier d’accéder rapidement à des informations fiables sur l’activité pub TV et de gagner en autonomie dans le reporting. Environnement technique : Azure Data Factory, Databricks, Spark Scala, SQL, Azure DevOps et Power BI. Missions : - Concevoir et développer des pipelines d’ingestion de données via Azure Data Factory. - Développer et optimiser des flux de transformation de données en Spark SQL. - Maintenir des pipelines de traitement de données en Scala (faible part) - Maintenir et développer de nouveaux indicateur de qualité de données - Participer au refactoring du code existant pour améliorer sa performance et sa maintenabilité - Garantir la qualité du code et veiller au respect des normes de développement au sein de l’équipe. - Implémenter des tests unitaires et assurer la fiabilité des solutions. - Maintenir les solutions de monitoring de l’application Digital. Profil recherché : - Profil orienté Analytics Engineer - Maîtrise avérée de Spark SQL - Bonne connaissance en modélisation BI - Expérience confirmée sur l’écosystème Microsoft Azure (Data Factory, Databricks, Azure DevOps). - Bonne connaissance de Git et des pratiques DevOps. - Sens de la communication, force de proposition et capacité à travailler en équipe. - Rigoureux, attaché aux bonnes pratiques de développement et à la qualité du code. Ingenieur Data 5-8 ans Définition du profil Il est garant du bon fonctionnement et de la disponibilité des données dont il a la responsabilité. Il assure la prévention des dysfonctionnements des données et contribue à la bonne utilisation de celles-ci

Contexte Dans le cadre de programmes de transformation digitale à l’échelle internationale , nous recherchons un Expert Genesys & Intelligence Artificielle pour accompagner l’évolution de centres de contacts omnicanaux. La mission s’inscrit dans un contexte multi-pays, multi-entités, avec un fort enjeu d’innovation autour de l’ IA et de la GenAI appliquées à l’expérience client. Objectif de la mission Concevoir, déployer et optimiser des solutions Genesys (Cloud / PureConnect / Enterprise) enrichies par des technologies d’ IA afin d’améliorer : la qualité des interactions clients, la performance opérationnelle, l’automatisation et le self-service intelligent. Activités principales Concevoir des architectures de centres de contacts intelligents basées sur Genesys. Définir et mettre en œuvre des solutions de : routage avancé et prédictif, IVR intelligents, workflows d’automatisation intégrant l’IA. Piloter l’intégration de chatbots, assistants virtuels et moteurs NLP dans les parcours clients. Assurer l’intégration de Genesys avec : les systèmes de téléphonie, les CRM, les plateformes d’IA cloud (Google, Azure, IBM Watson, etc.). Contribuer à l’innovation continue via l’introduction de nouvelles fonctionnalités IA/GenAI. Analyser les KPIs , mesurer la performance des solutions et proposer des optimisations. Garantir la conformité aux exigences de sécurité, confidentialité et standards sectoriels . Former et accompagner les équipes locales dans différents pays. Assurer un rôle de référent technique et fonctionnel sur les solutions Genesys & IA. Livrables attendus Solutions Genesys opérationnelles et optimisées intégrant des briques IA. Parcours clients omnicanaux intelligents et automatisés. Documentation technique et fonctionnelle. Rapports de performance et recommandations d’amélioration continue. Supports de formation et transfert de compétences aux équipes locales

Si la data et la BI sont pour toi une passion plus qu’une compétence, rejoins notre univers technique qui t’attend de pied ferme avec ce poste de Chef de Projet Data & Expert BI ! 🚀 Ton challenge si tu l’acceptes : Piloter des projets Data / BI de bout en bout, du recueil du besoin métier jusqu’à la mise en production Animer des ateliers avec les métiers (PO / ITBP) et challenger les besoins fonctionnels Concevoir et faire évoluer les architectures Data (on-prem / Azure) Modéliser les entrepôts de données (Data Warehouse / Datamart) Développer et superviser les flux ETL (SSIS), les procédures T-SQL et les modèles SSAS Tabular Créer et optimiser des rapports Power BI (performance, ergonomie, gouvernance) Garantir la qualité, la fiabilité et la performance des données en production

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d’investissement PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 🗓 Démarrage : ASAP 💡 Contexte /Objectifs : Au sein d’une équipe qui travaille sur une application d'aide à la décision pour le trading. Elle permet de gérer des données historiques sur les clients, et les données de marché, ainsi que des données intraday et des mesures de risques, il permet aussi de visualiser les axes de trading. L’application utilise Angular 15 comme front end, Java 11 et Python 2 en back end, et Apache ignite pour le calcul distribué, et Mongo DB comme base de données. Pour la partie déploiement, on utilise Docker / Kubernetes et Jenkins

Vos missions ? En tant qu' Ingénieur Data , avec un profil hybrique Data et Web, vous serez en charge des missions suivantes: Analyse de besoin, rédaction de spécifications, conception de modèles de courrier Tests et recettes BA Echanges avec les métiers Rôle purement fonctionnel La stack Technique : - Directus - Javascript - Vue JS N'hésitez pas à postuler si vous vous reconnaissez : 2 ou 3 ans minimum dans la fonction d'Ingénieur Data Connaissance de la méthodologie Agile Esprit de compromis / négociation Outre vos compétences techniques, nous nous intéressons également à votre potentiel et votre motivation. Nos postes sont ouverts aux personnes en situation de handicap.

CONTEXTE : Dans le cadre du projet Solvency 2, dans l'équipe DELIVERY PRUDENTIEL, un besoin de renfort est nécessaire pour pouvoir répondre aux exigences réglementaires européennes. MISSIONS : assurer la collecte de données nécessaires au Projet Solva2 vis à vis des différents fournisseurs (SI de gestion / SI DATA) - Rédaction de spécifications générales afin d'implémenter les données demandées dans le cadre de la règlementation "Solvency 2" - Cadrage des validations - Exécution de cas de test pour valider les évolutions - Développer une proximité avec les métiers fournisseurs et consommateurs pour optimiser les travaux Solvabilité 2 Technologies requises : - Maîtrise du langage de requêtage SQL (Entrepôt de données avec base de données relationnelle Oracle) - Si possible une connaissance du logiciel SAS Guide

1. Contexte Le Système d’Information regroupe près de 70 applications couvrant la recherche d’itinéraires, l’information voyageurs, la vente (digitale & physique), la billettique, les contrôles, le reporting et les interconnexions avec les partenaires de transport. Ce système est exploité dans un environnement complexe multi-acteurs avec des obligations contractuelles fortes vis-à-vis des instances publics. La gouvernance des données devient un enjeu clé pour garantir cohérence, sécurité, qualité de service et conformité réglementaire. 2. Rôle du Référent Data Ce poste opérationnel vise à structurer et piloter la stratégie Data , en mode RUN, en complément des développements BUILD. Il s’agit de définir les règles d’utilisation des données, d’assurer leur conformité, leur disponibilité, leur cohérence fonctionnelle, et de produire l’ensemble des reportings exigés. 3. Missions principales A. Gouvernance & Stratégie Data Définir une démarche Data Driven pour le RUN. Cadrer les besoins Data : brutes, personnelles, reporting, listings opérationnels. Être l’interlocuteur privilégié de la Région pour l’expression et la priorisation des besoins. Proposer les évolutions contractuelles nécessaires. Définir les guidelines Data : consommation, protection, nommage, droits d’accès. Évaluer l’évolution de l’architecture Data (MDM, outils, flux, organisation). B. Analyse et cadrage Réaliser le cadrage global : périmètre, responsabilités, planning, livrables. Lister et qualifier les cas d’usage Data. Construire la cartographie des données : thèmes, typologies métiers, systèmes, structures détaillées. Définir les processus de gestion de la donnée : cycle de vie, responsabilités, sécurité. Recenser les exigences légales et contractuelles (RGPD, archivage, purge, sécurité). C. Pilotage & Production Produire les documents de gouvernance Data : dictionnaires, cartographies, politiques. Établir les reportings contractuels et non contractuels, dont : Financier : prévisionnel, réalisé, écarts, dépenses par phase. Recettes : ventes par canal, recettes par gamme, reversements, régularisations. Maintenance : interventions, disponibilité, stock pièces, préventif/curatif. SI : disponibilité plateformes, temps de réponse, SLA, MTBF, intégration des données. Usagers : tickets CRC, satisfaction, fréquentation, usage titres. Distribution : CA & commissions par canal (Région et partenaires). D. Coordination Faire le lien entre : métiers, DSI, architectes SIBR, sous-traitants, et instances publics. Conduire et animer les ateliers Data. Garantir la cohérence et la fiabilité des flux data inter-outils et inter-équipes. E. Études de faisabilité pour nouveaux besoins Aider la Région à exprimer un besoin (et non une solution). Étudier impacts contractuels, sécurité, architecture, outillage et coûts. Proposer des arbitrages et une priorisation. 4. Compétences requises Techniques Gouvernance data (MDM, métadonnées, data lineage, qualité, sécurité). Connaissance des architectures data modernes (Cloud, API, flux). Capacité à structurer un dictionnaire de données et une cartographie. Compréhension des enjeux réglementaires (RGPD). Expérience des environnements complexes multi-SI. Fonctionnelles & personnelles Forte capacité de synthèse, communication et pédagogie. Orientation opérationnelle (« doer »). Capacité à anticiper les risques et sécuriser les engagements. Aisance dans les échanges institutionnels et le pilotage multi-parties. 5. Livrables attendus Note de cadrage Data Cartographie des sources et flux Dictionnaire des données Politique de cycle de vie, archivage et sécurité Plan de contrôle qualité Reporting financier, opérationnel, SI, marketing, maintenance, distribution Tableaux de bord contractuels Études de faisabilité détaillées pour les nouveaux besoins 6. Profil recherché +5 ans d’expérience en gouvernance Data ou architecture de données. Bac+5 en informatique ou équivalent. Expérience dans un contexte de création ou transformation d’un SI. Profil pragmatique, opérationnel et autonome. 7. Conditions de mission Lieu : Paris ou Marseille Déplacements ponctuels sur sites Durée : 6 à 12 mois minimum Temps plein

Intervention au sein d'un programme de transformation du SI Finance Corporate visant à fiabiliser, harmoniser et piloter les données financières (reporting, performance, réglementaire). Missions principales ➡️ Définir et déployer le cadre de gouvernance des données Finance (référentiels, règles de gestion, qualité des données). ➡️ Cartographier les flux de données financières et leurs usages (comptabilité, contrôle de gestion, reporting, réglementaire). ➡️ Mettre en place et animer les rôles Data Owner / Data Steward Finance. ➡️ Définir et suivre les indicateurs de qualité de données (complétude, cohérence, fiabilité). ➡️ Contribuer à la conduite du changement et à l'appropriation des bonnes pratiques data par les équipes Finance et IT. ➡️ Assurer l'alignement entre les besoins métiers Finance et les solutions SI (ERP, EPM, BI, Data Platform).

Je recherche pour un de nos clients un Développeur Senior IA Générative & Systèmes Agentiques (Gen AI / Agentic AI) sur Guyancourt Responsabilités Clés • Développement Expert & Maintien: o Développer des agents intelligents capables d’agir de manière autonome en utilisant l’approche Agentic AI. Ces agents doivent pouvoir utiliser des outils externes ou interagir avec d’autres agents pour accomplir des tâches complexes. (API externes, des applications basées sur le Model Context Protocol (MCP) ou d’autres services. o Développer des applicatifs permettant la consommation des Agents et algorithmes aux utilisateurs finaux avec de la création de front spécifiques o Mettre en place des pipelines robustes pour l'alimentation des LLMs/Agents avec les solutions Azure, Snowflake et Databricks (RAG, Fine-Tuning). o Assurer un support dans la mise en production, la supervision des modèles/agents et la résolution des problèmes techniques éventuels. Compétences spécifiques (Gen AI, Agentic AI, MCP) • IA générative (Gen AI) : Très bonne compréhension des modèles génératifs (GPT, modèles de diffusion, etc.) et de leurs cas d’usage. Savoir exploiter des LLM (via API ou fine-tuning) pour des tâches de génération de texte, de code ou d’images. Compréhension des limitations/biais des modèles génératifs. • Architecture et orchestration : Aptitude à architecturer des solutions combinant plusieurs composants d’IA et Cloud. Compréhension de l’orchestration d’agents, de la gestion du contexte (par ex. partage d’état ou de mémoire entre agents via MCP), et des enjeux de performance/coût dans un système à agents multiples. • Architecture de Solution & POC: o Conception de POCs : Mener l'exploration et la conception d'Architectures de POC autour des usages de la Gen AI et des systèmes Agentiques o Prise de Responsabilités Architecturale : Porter les choix techniques clés pour une validation avec équipe centrale architecture (stack d'agents, orchestration, modèles LLM, intégration Cloud Azure) pour garantir la scalabilité, la sécurité et la performance des solutions futures. o Optimisation Cloud : Conseiller sur les meilleures pratiques d'utilisation des services Azure pour les charges de travail d'IA Générative (coût, performance, résilience). Compétences Requises - Techniques • Maîtrise Cloud Avancée (Azure) : Maîtrise de Microsoft Azure (services cognitifs,Azure AI Foundry, Azure Machine Learning, Azure Functions, etc.) pour déployer des agents et développer des applications cloud natives. Une certification Azure (ou équivalent) serait un atout. • Développement Front Web Utilisateur : Compétence en Javascript, React nécessaire pour créer des font applicatifs d’usages des outils IA créés • Qualité logicielle : Connaissance des bonnes pratiques de développement logiciel (code review, tests unitaires, gestion de version avec Git, méthodologies Agile). • Intégration de systèmes : Compétences en développement d’API REST, MCP, A2A ou de microservices pour consommer et exposer les modèles et agents IA dans des applications. • Expertise en Python et maîtrise des librairies Gen AI (Hugging Face, Transformers, OpenAI API). • Systèmes Agentiques : Maîtrise des frameworks d'agents AI (LangChain, AutoGen) et de l'implémentation du Model Context Protocol (MCP) ou A2A. • Évaluation d'Agents : Compétence dans la mise en œuvre de tests unitaires, fonctionnels et de performance pour les systèmes autonomes. • Ingénierie de Données Moderne et machine learning : Une expérience avec l'écosystème Databricks et/ou Snowflake dans un contexte d'IA (Snowpark, Lakehouse, Vector DBs) sera un plus. Soft skills attendus • Esprit d’équipe et communication : Capacité avérée à travailler en équipe pluridisciplinaire et à communiquer efficacement avec des profils variés (équipes métier, IT, data). • Résolution de problèmes : le candidat doit faire preuve de réflexion analytique pour ajuster les approches, diagnostiquer les bugs des modèles/agents et améliorer en continu les solutions IA. • Curiosité et apprentissage continu :Le domaine de l’IA évolue très vite (nouveaux modèles, nouveaux outils chaque mois) : le candidat doit assurer une veille technologique et monter en compétence rapidement sur de nouveaux sujets. • Adaptabilité : Capacité à adapter les solutions développées suite aux retours des utilisateurs ou à l’évolution des contraintes (par exemple, ajuster un agent en fonction de nouvelles politiques de sécurité ou de nouvelles API disponibles). • Sensibilité à la Gouvernance (Registries, MLOps) et l'Évaluation des systèmes agentiques en production Démarrage: 02/01/2026 Durée: 6 mois renouvelables

Notre client, spécialiste du Traitement et Analyse de données, est à la recherche de son futur Data Engineer (IA/Géospatial) (H/F) pour son site de Toulouse, dans le cadre de son activité. Intégré aux équipes du client, vous devrez : * Développer et industrialiser des pipelines et modèles IA exploitant des données géospatiales et météorologiques, dans un environnement cloud-native. ## Compétences techniques attendues * Données météo & satellites Maîtrise des formats (NetCDF, GeoTIFF, HDF5), outils Python (xarray, rasterio…), prétraitement d’images, expérience Sentinel-1/2 et données météo (ARPEGE, AROME, GFS, ERA5). * Data Engineering Pipelines ETL/ELT scalables, orchestration (Airflow, Prefect, Argo), bases de données (PostgreSQL/PostGIS, MongoDB, Snowflake), optimisation des accès. * MLOps & DevOps Déploiement de modèles (CI/CD, monitoring), outils ML/Cloud (MLflow, SageMaker, Docker, Kubernetes, Terraform), AWS/Azure/GCP. * Développement logiciel Python, frameworks web (FastAPI, Django, Flask), bonnes pratiques (tests, docs, versioning).

Prise en charge la réalisation des études et du développement des cas d’usage d’intelligence artificielle identifiés dans le cadre de plan stratégique mais aussi de besoins ad hoc remontés pour améliorer notamment l’efficacité opérationnelle. Dans ce cadre les missions et activités principales sont : • Identifier, tester et implémenter des approches permettant d’exploiter des technologies de machine learning et d’IA générative au service des processus risques • Explorer et exploiter les données internes • Faire évoluer les applicatifs IA existants (notamment applicatif de production GCP sur un cas d’usage de ciblage) • Echanger avec les équipes DSI et autres équipes de Data Scientists du Groupe • Assurer une veille technologique sur les évolutions des technologies d’IA générative

Nous recherchons un Data Business Analyst en comptabilité financière pour un client final sur Paris. Contexte : Au sein de l’équipe Data Finance de marché : ❇️ Gestion de projets ❇️ Recueil des besoins client (département Finance Comptabilité) ❇️ Identification des implémentations adaptées répondant aux besoins client ❇️ Rédaction de spécifications fonctionnelles ❇️ Suivi des développements avec la MOE ❇️ Recettes des livrables ❇️ Accompagnement des utilisateurs sur les UAT ❇️ Suivi et résolution des problèmes de production

Chez Ozitem, nous accompagnons les entreprises dans leur transformation digitale , notamment au travers de notre expertise sur les solutions d’infrastructures & de cloud 💡🚀 Entreprise de taille humaine et pérenne depuis plus de 30 ans , l’entreprise affiche une croissance régulière depuis notre création et un chiffre d’affaires de 46 Millions d’euros en 2024 . Ce sont 400 Ozitémiens , ingénieurs et consultants qui évoluent sur trois sites en France : Levallois ( 92 ), notre siège-social, Toulouse ( 31 ) et Lyon ( 69 ). 👨‍ 💻 Avantages : RTT Tickets restaurants Participation CSE 75% transport Concevoir et développer des agents IA pour répondre aux besoins métiers Paramétrer les flux conversationnels, les topics et les actions personnalisées Intégrer les copilotes avec les sources de données internes (SharePoint, Dataverse, APIs tierces) Participer à l'amélioration continue des agents via l'analyse des conversations et des KPIs Documenter les développements et assurer le transfert de compétences

Descriptif du poste La mission au sein du Data office d'une institution financière a pour objectif d'accompagner la transformation autour : de la mise en place des Data Domain Manager (DDM) au des équipes Métiers, Fonctions et des tribes (agile) de la démarche des Data products et des Vues organisées métiers pour exposer et consommer la data. Cette mission est là pour accélérer le déploiement des rôles autour de la Data du producteur au consommateur.