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ContexteMission basée à Rueil Malmaison Entité : une grande entreprise internationale spécialisée dans la location longue durée de véhicules et services associés, département IT production. Domaines : Transformation Cloud, Migration applicative, Sécurité Cloud, DevSecOps, Automatisation, Architecture technique, Modernisation applicative. Séniorité : Senior / Lead avec environ 15 ans d'expérience IT. MissionsFinalité du poste Accompagner et accélérer la transformation du patrimoine applicatif vers le Cloud en facilitant la migration, modernisation et mise en conformité Cloud des applications. Garantir des solutions sécurisées, résilientes, évolutives, observables, automatisées et conformes aux standards technologiques et de sécurité du groupe. Principales responsabilités 1. Architecture Cloud & Industrialisation des MigrationsStratégie & Migration : Analyse des applicatifs legacy/On-Premise, définition des architectures cibles (HA, résilientes, optimisées coûts) et stratégies de migration (Rehost, Replatform, Refactor). Industrialisation : Déploiement d'un modèle "Cloud Migration Factory" (méthodologies standardisées, évaluations Cloud Readiness, runbooks et tableaux de bord de suivi). Accompagnement : Cadrage technique, réduction de la dette technique/obsolescence et alignement avec les standards d'architecture d'entreprise. 2. Sécurité Cloud & Cybersécurité (Security by Design)Gouvernance & Normes : Intégration du Zero Trust, moindre privilège, RBAC/IAM, chiffrement, gestion des secrets et conformité réglementaire/financière. Collaboration & Audit : Définition de règles et modèles sécurisés réutilisables en lien avec les équipes Cyber/Risk, modélisation des menaces et gestion des vulnérabilités. 3. DevSecOps, Automatisation & IaCPipelines CI/CD : Conception de chaînes de livraison automatisées intégrant des contrôles de sécurité Shift-Left (SAST, DAST, scans de conteneurs/dépendances) et approches GitOps. Infrastructure-as-Code : Développement de modules réutilisables (Terraform, Bicep, CloudFormation), automatisation du provisioning et mise en œuvre du Policy-as-Code. 4. Modernisation Applicative & Platform EngineeringCloud-Native : Transition au-delà du Lift & Shift vers les conteneurs, Kubernetes, Serverless, architectures microservices/événementielles et API. Self-Service : Création de plateformes et socles Cloud réutilisables ("Golden Paths", templates IaC/CI/CD/observabilité) pour accélérer le delivery des équipes applicatives. 5. IA & Technologies ÉmergentesInnovation & Veille : Exploration de l'IA pour la modernisation applicative, la transformation de code, l'analyse de dépendances et la documentation. Automatisation Avancée : Étude du monitoring intelligent, de la détection d'anomalies et des assistants IA agentiques.Expertise technique Cloud Expertise forte sur au moins une plateforme majeure : Microsoft Azure, AWS, Google Cloud. Expérience multi-Cloud appréciée. Architecture Architecture Cloud, Solution et Technique. Modernisation applicative. Systèmes distribués, API, intégration, microservices. Conteneurs, Kubernetes, serverless. Haute disponibilité, résilience, Disaster Recovery. Architectures Hybrid Cloud. Sécurité Architecture sécurité Cloud. IAM / RBAC, Zero Trust. Sécurité réseau, chiffrement, gestion clés et secrets. Gestion vulnérabilités, Threat Modeling, Security Monitoring, Guardrails. DevSecOps, Security-as-Code. DevOps / DevSecOps CI/CD (GitHub, GitLab, Azure DevOps, Jenkins ou équivalent). GitOps, tests automatisés, sécurité chaîne logicielle (SAST, DAST). Sécurité conteneurs. Automatisation & Infrastructure-as-Code Terraform, Bicep / ARM ou équivalent. Ansible, Python, PowerShell / Bash. API et frameworks d'automatisation. Observabilité Dynatrace, Prometheus, Grafana, OpenTelemetry. Monitoring et logging Cloud natifs. Séniorité & expérienceNiveau : Senior / Lead Cloud Architect Environ 15 ans d'expérience IT, idéalement en environnements complexes, internationaux et réglementés. Expérience significative comme Architecte Cloud, Solution, Technique ou Sécurité. 7 à 10+ ans en architecture, infrastructure, transformation applicative ou technologique. Au moins 5 ans en architecture Cloud et migration d'applications d'entreprise. Solide expérience en sécurité Cloud et DevSecOps. Expérience hands-on en CI/CD, Infrastructure-as-Code et automatisation. Expérience démontrée dans conception et réalisation de programmes complexes de transformation Cloud. Expérience en prise de décisions techniques impliquant plusieurs équipes et applications. Expérience dans définition de patterns d'architecture, frameworks d'automatisation et méthodologies de migration réutilisables. Expérience dans organisations technologiques internationales et distribuées. Indicateurs clés de succèsAugmentation du nombre d'applications migrées avec succès vers le Cloud. Réduction des délais et efforts des migrations applicatives. Augmentation du niveau d'automatisation des activités de migration. Adoption accrue de l'Infrastructure-as-Code et du CI/CD. Amélioration du niveau de sécurité Cloud. Amélioration de la résilience et capacité Disaster Recovery des applications. Réduction des incidents de production liés aux migrations. Mise en place de patterns réutilisables d'architecture et migration Cloud. Amélioration de l'efficacité des coûts Cloud. Accélération de l'adoption des pratiques Cloud-native et d'ingénierie automatisée. Amélioration de la Cloud Readiness et maturité technique des applications. Contribution à la réduction de l'obsolescence technologique et dette technique. Amélioration de la collaboration et partage de connaissances entre équipes françaises et internationales. Compétences clésLeadership technique et architectural fort. Excellentes capacités d'analyse et résolution de problèmes. Forte culture de la sécurité. Esprit d'ingénierie et d'automatisation. Capacité à simplifier environnements techniques complexes. Capacité à challenger constructivement architectures existantes. Excellentes capacités de communication et gestion des parties prenantes. Capacité à influencer sans lien hiérarchique direct. Capacité à travailler avec équipes Applicatives, Infrastructure, Cyber, Architecture et Production. Expérience du travail dans équipes internationales et distribuées. Bonne compréhension de la gouvernance d'entreprise et gestion des risques. Forte capacité d'apprentissage et d'innovation.

Contexte Projet de développement et déploiement d'une plateforme d'aide à la prospection. La solution se matérialise sous la forme d'une plateforme disposant d'une interface web ainsi que d'un ensemble de modules de recherches et de traitement de données. Mission Le client souhaite confier à un consultant spécialisé le développement, l'intégration et le déploiement de la plateforme. • Développement front et back ; • Conception de l'architecture de la solution ; • Proposition et mise en œuvre de solutions sur des problématiques techniques (montée en charge, performance, etc.) et métier (issues des tests utilisateurs) ; • Synthèse et communication des éléments de décision concernant les choix technologiques, avec explication des risques et avantages ; • Documentation du code et du fonctionnement de la plateforme ; • Accompagnement de l'équipe dans sa montée en compétence. Le consultant exécute ses missions en concertation étroite avec le responsable du projet. L'intervenant est intégré à l'équipe de recherche/projet et réalise directement les tâches qui lui sont confiées, sous la supervision du chef de projet, lequel assure le suivi technique de ses travaux et définit les orientations opérationnelles nécessaires à leur réalisation. Il participe aux réunions d'avancement internes ainsi qu'aux points de coordination selon le calendrier établi par l'Acheteur. Les intervenants travaillent avec le responsable de projet selon une méthodologie Agile : • Les activités et tâches nécessaires à la réalisation du projet sont réparties en cycles de développement (sprints) d'une durée d'une semaine à deux mois maximum. Les intervenants contribuent directement à leur exécution, conformément aux objectifs et priorités définis pour chaque sprint ; • Au cours de chaque sprint, les intervenants réalisent les travaux de conception, de développement, de test et de documentation qui leur sont confiés, en vue de produire une version fonctionnelle des développements réalisés ; • Les activités, tâches et livrables des sprints suivants sont définis et estimés au cours des sprints précédents, en concertation avec le responsable de projet, afin d'adapter les travaux aux besoins et à l'avancement du projet. Compétences attendues Le développement de la plateforme nécessite des connaissances solides en front (NodeJS), back (Typescript, Python), data (ETL), IA (NLP et LLM) et infrastructure (Terraform, Ansible, Docker). L'intervenant doit disposer des compétences techniques suivantes : • NodeJS, React, Javascript, Typescript, Python ; • SGBDR et NoSQL (PostgreSQL, MongoDB, Redis, SOLR) ; • Outils et bonnes pratiques d'ingénierie logicielle (versionnage, qualité du code, tests, documentation…) ; • Outils et bonnes pratiques DevOps (Terraform, Ansible, Docker, CI/CD…) ; • IA et data science (NLP, LLM…) ; • Infrastructure cloud (OVH, AWS…).

Contexte Seniorité 9 ans et plus Contexte Rattachement à l'équipe Architecture et Cloud privé, en charge de l'accompagnement des projets autour des applications conteneurisées sur les volets architecture, conception et CI/CD, pour les différents métiers du Groupe et au bénéfice des collaborateurs internes comme des clients. L'Architecte IA est responsable de la conception et de la cohérence des architectures des solutions d'IA générative et agentique du Groupe. Il ou elle accompagne leur industrialisation sur le cloud privé et le cloud public, oriente les choix technologiques (modèles, frameworks, plateformes), garantit la sécurité, la conformité et la maîtrise des coûts, et diffuse les bonnes pratiques au sein des équipes. MISSIONS : • Architecture des solutions IA : concevoir les architectures cibles des cas d'usage d'IA générative et agentique (assistants, RAG, agents autonomes, multi-agents) ; définir les patterns de référence et les briques réutilisables. • Veille et communauté : assurer une veille technologique constante sur l'écosystème IA ; être force de proposition sur les solutions du marché ; contribuer à l'animation de la communauté IA agentique du Groupe. • Plateforme IA : contribuer à la conception et à l'évolution de la plateforme IA du Groupe (serving de LLM, gateway de modèles, bases vectorielles, orchestration d'agents) sur OpenShift et sur le cloud public de confiance. • Sécurité, conformité et gouvernance : intégrer les exigences de sécurité (prompt injection, fuite de données, gestion des habilitations des agents), les exigences réglementaires (AI Act, DORA, RGPD) et les principes d'IA responsable ; participer aux comités de validation sécurité. • Qualité et performance : définir les stratégies d'évaluation des modèles et des agents (pertinence, hallucinations, latence) ; mettre en place l'observabilité LLMOps et le suivi FinOps de la consommation des modèles. • Rédaction et collaboration : rédiger les dossiers d'architecture et les spécifications techniques ; travailler en étroite collaboration avec les équipes IT et métiers ; participer aux revues d'architecture. • Industrialisation : piloter techniquement le passage des POC et pilotes à la production, en lien avec les équipes infrastructure, sécurité et production ; garantir la stabilité, le run et l'évolution des solutions déployées. En particulier, le poste contribue à la mise en œuvre du plan IA agentique du Groupe et facilite l'intégration de l'IA dans la chaîne de développement. À ce titre, les missions comprennent : • Concevoir et prototyper des agents et des workflows agentiques, et participer à la définition de l'architecture modulaire de la plateforme IA. • Mettre en place l'exposition des outils et des données du SI aux agents via le protocole MCP (Model Context Protocol) et les API du Groupe, de manière sécurisée et gouvernée. • Industrialiser le déploiement des modèles et des agents selon une approche GitOps (ArgoCD, OpenShift GitOps) et automatiser les pipelines LLMOps (évaluation, versioning des prompts, monitoring). • Assurer le rôle de référent IA de l'équipe ; encadrer et accompagner les développeurs dans l'adoption de l'IA et des assistants de code. • Prendre en charge le support et l'accompagnement des projets.

Bonjour, Nous recherchons pour notre client basé en région parisienne un Tech Lead / Principal Engineer Industrialisation IA (NestJS, React, Python, C#, Azure) expert. Démarrage souhaité : début décembre 2026 Localisation : la Défense + TT Notre client développe et opère en interne une quinzaine de produits applicatifs en C# .NET / Vue.js sur Microsoft Azure. Notre client développe sa capacité à industrialiser des POC/POV construits rapidement avec l'IA générative (« vibe coding ») et utilisant des services d'IA cloud (LLM, RAG, agents) en produits fiables, sécurisés et exploitables. Périmètre Industrialisation et fiabilisation de la mise en production des Produits & POC/POV IA. Une expérience concrète et démontrable de développement assisté par IA et de mise en production d'applications à base de LLM (Azure OpenAI / AI Foundry ou équivalent) est requise. Une réalisation concrète sur un sujet IA (agent, application LLM en production, dépôt de code ou démonstration) est également requise. Un vrai leadership technique est attendu. Dans le cas où vous êtes intéressé par ce poste, pourriez-vous SVP m'envoyer votre CV au format Word en indiquant votre disponibilité ainsi que vos prétentions salariales ou votre tarification journalière si vous êtes indépendant ?

Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation technologique et d'industrialisation de l'intelligence artificielle, CYNERS recherche un Ingénieur DevSecOps IA Expert (H/F) pour accompagner un grand groupe international dans la construction, la sécurisation et l'exploitation de sa plateforme IA d'entreprise. Vous rejoindrez une squad spécialisée dans le développement d'une plateforme permettant aux équipes du groupe de concevoir, valider, publier et héberger leurs composants d'intelligence artificielle : agents IA, serveurs MCP (Model Context Protocol), Skills, Plugins et Hooks. Cette mission associe ingénierie DevSecOps, sécurité applicative, automatisation, Cloud AWS et sécurisation des architectures IA agentiques. Vos principales responsabilités1. Administration des plateformes DevSecOps Administrer et maintenir GitHub Enterprise Cloud et GitHub Enterprise Server. Garantir la disponibilité, la performance et la sécurité des environnements de développement. Assurer l'administration et l'évolution de SonarQube Server et JFrog Artifactory / Xray. Industrialiser les opérations d'exploitation et de maintenance. Contribuer à l'amélioration continue des infrastructures DevSecOps. 2. Sécurisation des assistants de développement IA Définir et implémenter les politiques de sécurité des assistants GitHub Copilot et Claude Code. Configurer les policies, managed settings, instructions et hooks. Encadrer les usages des assistants IA dans les environnements de développement. Collaborer avec les équipes cybersécurité pour déployer des contrôles adaptés sans freiner les activités des développeurs. 3. Industrialisation des pipelines CI/CD Concevoir, déployer et maintenir des pipelines GitHub Actions. Implémenter les contrôles et scans de sécurité dans les chaînes de publication. Intégrer des solutions SAST, SCA et de détection de secrets. Mettre en œuvre des quality gates et des mécanismes de validation automatisés. Déployer les contrôles de sécurité nécessaires à la publication des composants IA. 4. Sécurité des agents IA et des infrastructures MCP Participer à la sécurisation des serveurs MCP et des registres fédérés. Définir et implémenter les contrôles liés aux identités non humaines et à la gestion des accès. Mettre en place des garde-fous pour protéger les données sensibles, les PII, les secrets et les flux sortants. Contribuer à la sécurisation de la chaîne d'approvisionnement logicielle : SBOM, CycloneDX, SPDX, signature et provenance. Participer à l'évaluation de la sécurité des LLM et des agents IA. 5. Construction et maintenance de la plateforme IA Participer à la conception et à l'évolution d'une plateforme IA reposant sur AWS. Contribuer à l'intégration des services AWS AgentCore Gateway, AgentCore Runtime et des composants de registre d'agents. Participer à la construction des composants internes de portail et de hub MCP. Développer des automatisations en Python et Ansible. Accompagner l'industrialisation et la sécurisation des déploiements IA. Vous interviendrez sur des projets innovants, avec un rôle opérationnel majeur dans la sécurisation et l'industrialisation des usages de l'intelligence artificielle à l'échelle d'un groupe international.

Vous intégrerez le pôle IA de JEMS, leader européen de la Data, pour accompagner nos clients dans leurs projets de transformation et d'innovation par l'Intelligence Artificielle. Nos équipes développent et industrialisent des solutions d'IA générative et de systèmes agentiques (LLM, RAG, copilotes internes, orchestrateurs multi-agents), avec un ancrage fort dans des environnements Cloud et Data Platforms modernes. Dans ce rôle, vous interviendrez de bout en bout, de l'identification des cas d'usage à l'industrialisation. Vous aurez la charge de : • Mener des ateliers de cadrage IA avec les parties prenantes métiers et IT • Identifier et formaliser des cas d'usage concrets (gains, contraintes, faisabilité) • Concevoir et développer des services backend en Python intégrés à des architectures microservices • Déployer et piloter des MVP IA (LLM, RAG, systèmes agentiques, orchestrateurs, copilotes) • Intégrer et optimiser des pipelines de données pour l'IA générative • Industrialiser des solutions IA : passage à l'échelle, robustesse, monitoring et performance en production • Accompagner les clients dans la gouvernance IA (sécurité, RGPD, éthique, budget, cloud souverain) • Contribuer à la construction d'une offre IA différenciante au sein de JEMS, reconnue pour son innovation et sa R&D Référence de l'offre : 97294w6q2w

Dans le cadre de la construction et de la sécurisation d'une plateforme d'intelligence artificielle à destination des équipes d'un grand groupe, nous recherchons un Ingénieur DevSecOps IA. Vous intégrerez une équipe spécialisée dans le développement d'une plateforme IA permettant aux équipes de concevoir, développer, publier et héberger leurs composants d'intelligence artificielle, notamment des agents IA et des serveurs MCP. principales missionsAdministrer, maintenir et industrialiser les environnements GitHub Enterprise Cloud & Server. Concevoir, optimiser et sécuriser les pipelines CI/CD avec GitHub Actions. Mettre en œuvre les mécanismes de sécurité applicative : SAST, SCA, détection de secrets, SBOM et Quality Gates. Administrer et intégrer les solutions SonarQube et JFrog Artifactory / Xray. Définir et déployer les politiques de sécurité liées à l'utilisation des assistants de développement IA, notamment GitHub Copilot et Claude Code. Identifier et traiter les risques de sécurité liés aux LLM, aux agents IA et aux serveurs MCP. Contribuer à la sécurisation et à l'industrialisation de la plateforme IA dans un environnement AWS. Développer des scripts et automatisations en Python dans des environnements Linux.

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

Dans le cadre d'un programme interne axé sur l'innovation IA et les méthodes de développement agentiques, une initiative transverse lance une vaste vague de fiabilisation et de mise en conformité technique. L'enjeu porte sur la reprise en qualité d'une vingtaine d'applications internes déjà en production, hébergées sur le cloud AWS du groupe et déployées via la forge logicielle interne (GitLab CI / Usine logicielle). Le mode opératoire repose sur un changement de paradigme : vous ne codez pas tout seul manuellement. Vous agissez en véritable chef d'orchestre technique en pilotant plusieurs agents Claude Code en parallèle, dont vous cadrez le contexte, relisez rigoureusement les livrables, validez les tests et assurez la mise en production sans rupture de service. Vos missions :1. Audit flash & État des lieuxCartographier les anomalies récurrentes, la dette technique et l'absence de couverture de tests. Identifier les dépendances obsolètes ou vulnérables. Contrôler les alertes de supervision, l'état des sauvegardes, l'optimisation des coûts d'infrastructure et les écarts de sécurité. 2. Orchestration multi-agents (Claude Code)Découper les besoins techniques en chantiers indépendants et parallélisables. Préparer et injecter le contexte d'exécution adéquat pour chaque agent. Auditer, corriger et valider méticuleusement le code et les scripts générés. 3. Qualité applicative & Non-régressionTraiter les bugs à la racine (pas de correctifs de surface). Rédiger et intégrer les tests de non-régression automatisés. Sécuriser les parcours utilisateurs critiques et fiabiliser la gestion des cas d'erreur. 4. Qualité DevOps & Sécurité Cloud (AWS)Revoir et standardiser la configuration des environnements. Paramétrer la centralisation des logs et l'acheminement des alertes. Automatiser et éprouver les sauvegardes avec tests de restauration documentés. Réduire la surface d'attaque selon le principe de moindre privilège (gestion des rôles/droits) et éliminer les dépenses d'infrastructure superflues. 5. Livraison industrielle & CapitalisationDéployer via les pipelines GitLab et l'usine logicielle de l'entreprise (tous voyants au vert). Valider les versions en production avec procédures de retour arrière (rollback) testées et opérationnelles. Rédiger les instructions (prompts système, consignes contextuelles) et procédures techniques réutilisables pour pérenniser la démarche après la mission. Livrables attendus :Tableau de bord qualité avant / après par application auditée. Correctifs et suites de tests déployés avec succès en production. Environnements serveurs / AWS assainis avec éléments de preuve (journaux, alertes, tests de restauration). Rapport des écarts résiduels et plan d'action recommandé. Boîte à outils agentique documentée (prompts types, guides d'orchestration) pour l'équipe interne. Organisation & Rythme de mission :Jours 1 et 2 : Prise en main du poste préconfiguré, audit initial et validation de la feuille de route avec l'équipe technique. Fin de semaine 1 : Lancement des premiers agents, validation des premiers chantiers et premières livraisons de code/tests en production. Semaine 2 : Parallélisation intensive de plusieurs agents sur le code et les serveurs, consolidation, passage en production et transmission. Rituels : Point de synchronisation quotidien court, démonstration hebdomadaire et circuit de décision rapide dans la journée.

MissionsAnalyser et optimiser les coûts liés aux services Cloud et IA. Mettre en place les indicateurs de suivi FinOps. Construire des tableaux de bord de pilotage des coûts. Identifier les leviers d'optimisation des dépenses Azure, AWS ou GCP. Accompagner les équipes IA dans la maîtrise des coûts liés aux LLM. Réaliser des analyses d'usage des modèles GPT, Claude, Gemini, Mistral et autres solutions IA. Participer à la définition des bonnes pratiques FinOps IA. Produire des recommandations pour améliorer le rapport coût/performance des architectures. Contribuer aux instances de gouvernance Cloud et IA.

En tant qu'Ingénieur DevOps Azure Senior, vous serez responsable de l'exploitation, de l'automatisation et de la sécurisation des plateformes Cloud Azure pour un client basé à Paris La Défense. Vos missions incluront la gestion des services Azure et Kubernetes (AKS), l'optimisation des performances et des coûts, ainsi que la mise en place de solutions CI/CD et DevSecOps. Vous accompagnerez également le déploiement de solutions d'IA générative et agentique sur Azure, en garantissant des architectures fiables et industrialisées. Votre rôle sera clé pour assurer la traçabilité, la sécurité et l'observabilité des plateformes, tout en contribuant aux choix architecturaux Cloud Native.

Missions principales1. Industrialisation et automatisation du déploiementIndustrialiser le déploiement de plateformes d'IA générative On-Premise dans un environnement sécurisé et hautement disponible, en utilisant des outils comme Terraform, Ansible, Jenkins et GitLab CI. Automatiser les processus de déploiement (CI/CD) pour une intégration continue et reproductible des modèles et services. Optimiser les workloads data et IA pour une performance maximale, en collaboration avec les équipes DevOps et Sécurité. 2. Conception et architecture de la plateformeContribuer à la conception de l'architecture technique de la plateforme, en intégrant les contraintes de sécurité, compliance et gouvernance. Définir les bonnes pratiques pour le déploiement de solutions d'IA générative et leur intégration dans l'écosystème existant. Garantir la résilience de la plateforme via des solutions de haute disponibilité (Kubernetes, OpenShift, Docker). 3. Mise en place de services managésDévelopper et intégrer des services managés pour les utilisateurs finaux, en respectant les exigences de sécurité et de conformité. Documenter les offres et services pour faciliter leur adoption par les équipes techniques et métiers. Assurer la mise en production des solutions, en collaboration avec les équipes d'exploitation. 4. Maintenance et exploitation en conditions opérationnellesMaintenir en condition opérationnelle (MCO) les plateformes IA déployées, en garantissant leur disponibilité, performance et sécurité. Surveiller les plateformes via des outils d'observabilité (Dynatrace, Prometheus, Grafana, CloudWatch, X-Ray). Gérer les incidents et participer aux astreintes techniques. 5. Collaboration et leadership techniqueAssurer le lead technique sur un produit au sein d'une équipe Agile, en collaboration avec le Responsable Technique. Participer aux rituels Agile (daily meetings, sprint reviews, rétrospectives) et contribuer à la construction de la roadmap technique. Prendre en charge les éléments du backlog et prioriser les tâches techniques. Animer des présentations et démonstrations pour promouvoir les offres et services auprès des parties prenantes internes.

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

Au sein de l'IA Factory CAAS, le renfort interviendra en tant que spécialiste IA Engineer / Devops Engineer sur les projets de la Factory. Il collaborera avec le responsable de projets IT, les appops et les datascientists pour concevoir et délivrer les chaînes de traitement (acquisition des données, inférence, entrainement, monitoring, CI/CD) nécessaires à l'industrialisation des projets IA. La plateforme technique de l'IA Factory s'appuie actuellement sur les offres IA AWS et GCP. L'ensemble des livrables liés à cette prestation sont les suivants : - Etude technique permettant de valider le choix d'un composant GCP dans nos projets IA ; - Planning projet actualisée et partagée le chef de projet ; - Développement en Python des traitements d'acquisition de données et d'exposition d'API, et les documenter ; - Création de pipeline d'entrainement ou d'inférence, containerisation et la documentation associée. Les missions sont : - Intégrer dans une chaîne industrielle les développements des datascientists ; - Création de pipeline d'entrainement ou d'inférence, containerisation ; - Développement en Python des traitements d'acquisition de données et d'exposition d'API ; - Mettre en place des mécanismes de sécurisation end to end (Guardrails) ; - Développement des interfaces de monitoring IA (CloudWatch) ; - Designer et construire des chaines optimisées CI en collaboration avec les équipes CAAS et CAGIP ; - Assurer, documenter et garantir la production d'un code de qualité : robuste, réversible, maintenable et évolutif ; - Participer à l'amélioration continue et à la revue de code.

CEIntégration au département I.D.E.A. (Innovation Lab, Development, Expertise and Accelerators), qui comprend un laboratoire d'innovation dédié aux sujets de R&D et des pôles d'expertise technologique : développement web et mobile, CMS (SharePoint / WordPress), Low-code / No-code (Power Platform), architecture et cloud privé. Rattachement à l'équipe Architecture et Cloud privé, en charge de l'accompagnement des projets autour des applications conteneurisées sur les volets architecture, conception et CI/CD, pour les différents métiers du Groupe et au bénéfice des collaborateurs internes comme des clients. L'Architecte IA est responsable de la conception et de la cohérence des architectures des solutions d'IA générative et agentique du Groupe. Il ou elle accompagne leur industrialisation sur le cloud privé et le cloud public, oriente les choix technologiques (modèles, frameworks, plateformes), garantit la sécurité, la conformité et la maîtrise des coûts, et diffuse les bonnes pratiques au sein des équipes. À ce titre, les principales missions sont les suivantes : • Architecture des solutions IA : concevoir les architectures cibles des cas d'usage d'IA générative et agentique (assistants, RAG, agents autonomes, multi-agents) ; définir les patterns de référence et les briques réutilisables. • Veille et communauté : assurer une veille technologique constante sur l'écosystème IA ; être force de proposition sur les solutions du marché ; contribuer à l'animation de la communauté IA agentique du Groupe. • Plateforme IA : contribuer à la conception et à l'évolution de la plateforme IA du Groupe (serving de LLM, gateway de modèles, bases vectorielles, orchestration d'agents) sur OpenShift et sur le cloud public de confiance. • Sécurité, conformité et gouvernance : intégrer les exigences de sécurité (prompt injection, fuite de données, gestion des habilitations des agents), les exigences réglementaires (AI Act, DORA, RGPD) et les principes d'IA responsable ; participer aux comités de validation sécurité. • Qualité et performance : définir les stratégies d'évaluation des modèles et des agents (pertinence, hallucinations, latence) ; mettre en place l'observabilité LLMOps et le suivi FinOps de la consommation des modèles. • Rédaction et collaboration : rédiger les dossiers d'architecture et les spécifications techniques ; travailler en étroite collaboration avec les équipes IT et métiers ; participer aux revues d'architecture. • Industrialisation : piloter techniquement le passage des POC et pilotes à la production, en lien avec les équipes infrastructure, sécurité et production ; garantir la stabilité, le run et l'évolution des solutions déployées. En particulier, le poste contribue à la mise en œuvre du plan IA agentique du Groupe et facilite l'intégration de l'IA dans la chaîne de développement. À ce titre, les missions comprennent : • Concevoir et prototyper des agents et des workflows agentiques, et participer à la définition de l'architecture modulaire de la plateforme IA. • Mettre en place l'exposition des outils et des données du SI aux agents via le protocole MCP (Model Context Protocol) et les API du Groupe, de manière sécurisée et gouvernée. • Industrialiser le déploiement des modèles et des agents selon une approche GitOps (ArgoCD, OpenShift GitOps) et automatiser les pipelines LLMOps (évaluation, versioning des prompts, monitoring). • Assurer le rôle de référent IA de l'équipe ; encadrer et accompagner les développeurs dans l'adoption de l'IA et des assistants de code. • Prendre en charge le support et l'accompagnement des projets.

1. ContexteDans le cadre de sa stratégie d'innovation et de transformation numérique, une organisation souhaite renforcer son expertise en intelligence artificielle générative et agentique afin d'accélérer le développement, l'industrialisation et le déploiement de solutions IA. Le poste est rattaché à une équipe spécialisée en architecture, cloud et expertise technologique, intervenant auprès de différentes entités métiers et équipes IT. L'Architecte IA est responsable de la conception et de la cohérence des architectures des solutions d'intelligence artificielle générative et agentique. Il accompagne leur industrialisation sur des environnements cloud privés et publics, définit les orientations technologiques et veille au respect des exigences de sécurité, de conformité, de performance et de maîtrise des coûts. Il contribue également à la définition et à l'évolution de la plateforme IA, à la diffusion des bonnes pratiques et à l'intégration de l'intelligence artificielle dans les processus de développement logiciel. 2. Missions du posteArchitecture et conception des solutions IAConcevoir les architectures cibles des solutions d'IA générative et agentique : assistants conversationnels, architectures RAG, agents autonomes et systèmes multi-agents. Définir les patterns d'architecture, les standards techniques et les composants réutilisables. Orienter les choix technologiques concernant les modèles, les frameworks, les plateformes et les solutions d'orchestration. Concevoir et prototyper des agents IA ainsi que des workflows agentiques. Participer à la définition d'une architecture modulaire et évolutive pour les plateformes d'intelligence artificielle. Conception et évolution de la plateforme IAContribuer à la conception et à l'évolution de la plateforme IA, notamment sur les composants de serving des modèles de langage, les passerelles de modèles, les bases vectorielles et l'orchestration des agents. Accompagner le déploiement des solutions sur des infrastructures cloud privées et des environnements cloud publics. Participer à l'intégration et à l'exploitation de modèles open source. Concevoir les mécanismes d'exposition sécurisée des outils, des données et des services du système d'information aux agents IA via les API et les protocoles d'interopérabilité adaptés. Industrialisation et DevOpsPiloter le passage des prototypes et des pilotes vers des solutions industrialisées et mises en production. Concevoir et automatiser les pipelines CI/CD et LLMOps. Mettre en œuvre des approches GitOps pour le déploiement et la gestion des modèles et des agents. Assurer le versioning des modèles et des prompts, l'automatisation des évaluations et le suivi opérationnel des solutions. Garantir la stabilité, la maintenabilité et l'évolution des architectures déployées, en collaboration avec les équipes infrastructure, sécurité et production. Sécurité, conformité et gouvernanceIntégrer les exigences de sécurité propres aux systèmes d'IA, notamment la prévention des injections de prompts, la protection contre les fuites de données et la gestion des habilitations des agents. Veiller au respect des exigences réglementaires applicables, notamment en matière de protection des données, de résilience opérationnelle numérique et de gouvernance de l'intelligence artificielle. Appliquer les principes d'IA responsable et mettre en place des mécanismes de contrôle adaptés. Participer aux revues d'architecture et aux instances de validation sécurité. Contribuer à la définition des standards de gouvernance et des bonnes pratiques d'architecture IA. Qualité, performance et maîtrise des coûtsDéfinir les stratégies d'évaluation des modèles et des agents : pertinence des réponses, hallucinations, fiabilité et latence. Mettre en place des dispositifs d'observabilité, de traçabilité et de monitoring des solutions IA. Développer les pratiques LLMOps permettant de suivre la qualité et la performance des modèles en production. Assurer le suivi de la consommation des ressources et des coûts associés aux modèles et aux infrastructures, dans une logique FinOps. Identifier les axes d'optimisation et proposer des améliorations continues. Expertise technique et accompagnement des équipesAssurer une veille technologique sur les évolutions de l'IA générative, de l'IA agentique et des infrastructures associées. Évaluer les solutions du marché et formuler des recommandations technologiques. Contribuer à l'animation d'une communauté d'expertise autour de l'IA agentique. Accompagner les développeurs dans l'adoption des outils d'IA et des assistants de programmation. Intervenir en tant que référent technique IA auprès des équipes projets. Rédiger les dossiers d'architecture, les spécifications techniques et la documentation associée. Assurer le support et l'accompagnement des projets, en collaboration avec les équipes métiers, IT et infrastructure.