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Au sein du département Model Risk Management d'un acteur majeur du secteur financier, qui veille à la qualité et à la pertinence des modèles développés dans le groupe ainsi qu'au suivi du risque de modèle, nous recherchons un consultant pour renforcer les activités de validation indépendante (2ᵉ ligne de défense). L'équipe est notamment en charge de réaliser des benchmarks afin de tester les limites des modèles des entités auditées, incluant les modèles de data science et d'intelligence artificielle. Le consultant sera amené à : ▪ Réaliser la validation indépendante de modèles statistiques, de machine learning et d'IA générative ▪ Étudier et implémenter des benchmarks sur des systèmes multi-agents basés sur des LLM, dans le cadre de cas d'usage bancaires ▪ Analyser la performance, la stabilité et l'explicabilité des modèles ▪ Caractériser les erreurs, biais et limites des modèles évalués ▪ Documenter les travaux de validation et contribuer aux référentiels de gouvernance des modèles ▪ Restituer les conclusions auprès des équipes de modélisation et des instances de contrôle

Contexte : Dans le cadre d'un projet stratégique autour de la Data Science et de l'Intelligence Artificielle, notre client recherche un Data Scientist IA confirmé capable d'intervenir de manière autonome sur des problématiques de Machine Learning, Computer Vision et traitement automatisé de documents. Le consultant intégrera un environnement technique exigeant, en collaboration étroite avec les équipes métiers et les équipes spécialisées en IA. Il interviendra notamment sur des sujets de reconnaissance de formulaires, traitement d'images, reconnaissance d'écriture manuscrite et évaluation de modèles de vision et de langage. La mission sera réalisée en environnement sécurisé, avec de fortes exigences en matière de confidentialité, reproductibilité, traçabilité et qualité des traitements. Missions : Concevoir et développer des pipelines de Machine Learning / Deep Learning dédiés au traitement automatisé de documents. Prétraiter et analyser des images : redressement, binarisation, recalage et alignement de formulaires. Réaliser la segmentation, détection et extraction de zones d'intérêt sur des documents. Mettre en œuvre des solutions de reconnaissance d'écriture manuscrite (OCR / HTR). Étudier et exploiter des modèles Vision-Language (VLM) : prompting, évaluation et, selon les besoins, fine-tuning de modèles open-weight. Comparer différentes architectures et approches afin d'identifier les modèles les plus adaptés aux différents types de variables. Concevoir des métriques d'évaluation adaptées aux cas d'usage, analyser les performances et caractériser les erreurs. Mettre en place des mécanismes de score de confiance et de gestion de l'incertitude. Automatiser la comparaison des résultats produits par les modèles avec les données de référence. Développer des pipelines reproductibles permettant de générer les sorties attendues et d'automatiser les contrôles qualité. Assurer la mise en production et l'industrialisation des modèles dans un environnement conteneurisé. Utiliser des infrastructures GPU et des environnements de type Kubernetes / stockage objet S3. Assurer le suivi des expérimentations et des modèles avec des pratiques MLOps, notamment via MLflow. Produire un code source versionné, documenté, lisible et reproductible. Rédiger la documentation technique et méthodologique permettant la réappropriation des travaux par les équipes internes. Présenter les résultats et restituer les travaux auprès d'interlocuteurs techniques et métiers.

Contexte de la mission : Nous recherchons un Architecte IA / MLOps pour rejoindre une DSI en pleine transformation autour de l'intelligence artificielle. Vous intégrerez le Pôle Architecture Logicielle & IA et participerez à la conception, au cadrage et à l'industrialisation de solutions d'IA à forte valeur ajoutée. Votre rôle sera d'accompagner la mise en œuvre d'architectures IA robustes et évolutives, couvrant aussi bien le Machine Learning traditionnel que l'IA générative (LLM, RAG, Agents IA), tout en garantissant leur intégration au système d'information, leur gouvernance et leur exploitation en production. Vous interviendrez en étroite collaboration avec les équipes Data Engineering, Architecture, Développement et les différents métiers afin d'accélérer l'adoption de l'IA à l'échelle de l'entreprise. Les avantages de la mission : Mission longue avec une forte visibilité. Participation à la stratégie IA d'un grand acteur du secteur financier. Interventions sur des sujets innovants autour de l'IA générative et des architectures de nouvelle génération. Environnement technique moderne et orienté industrialisation. Collaboration avec des équipes expertes en Data, Cloud et Architecture. Forte autonomie et rôle clé dans les choix techniques. Télétravail partiel avec 2 à 3 jours de présence par semaine sur site à Toulouse. Opportunité d'avoir un impact concret sur les futurs usages IA de l'entreprise.

Mission : Dans le cadre de projets IA/ML, le consultant interviendra sur la sécurisation, la conformité, l'architecture et la gouvernance des solutions d'intelligence artificielle. Il accompagnera les équipes métiers et techniques dans l'intégration des principes de Security by Design et contribuera à la définition de la stratégie de sécurité IA. Principales responsabilités : Réaliser des Threat Modeling dédiés aux environnements IA/ML : Prompt Injection, évasion, empoisonnement des données/modèles, etc. Définir et évaluer des architectures sécurisées pour les solutions IA, notamment les architectures agentiques. Intégrer les principes de Security by Design dans les projets IA et infrastructures. Évaluer les risques liés aux solutions et fournisseurs Third-Party AI. Traduire les exigences réglementaires, notamment EU AI Act, en contrôles de sécurité concrets. Participer à la définition de la roadmap Cyber & IA. Élaborer et maintenir les standards, politiques et référentiels de sécurité IA. Accompagner les équipes sur les sujets IAM, API Security, MLOps/LLMOps et validation des modèles. Contribuer à la gouvernance, à la conformité et à la gestion des risques Cyber & IA. Assurer une veille sur les nouvelles menaces, technologies et bonnes pratiques en AI Security. Vulgariser les enjeux techniques auprès des équipes métiers et du top management.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe Data & Intelligence Artificielle, nous recherchons un Data Scientist expérimenté pour intervenir sur un projet stratégique d'IA Générative à forte valeur métier. Tu reprendras des travaux déjà engagés autour d'une solution capable de générer automatiquement des pré-réponses à des sollicitations clients, avec un fort enjeu de pertinence, de performance et d'industrialisation. Tes missions principales : Reprendre et poursuivre les travaux Data Science déjà engagés Concevoir, évaluer et optimiser des solutions basées sur des Large Language Models (LLM) Améliorer les mécanismes de Retrieval-Augmented Generation (RAG) Travailler sur la pertinence et la qualité des réponses générées Participer à l'intégration et au déploiement des modèles en production Mettre en œuvre les bonnes pratiques MLOps / LLMOps Industrialiser le versioning, le monitoring et le déploiement des modèles Analyser les performances et identifier les axes d'amélioration Collaborer avec les développeurs, Product Owners, architectes et équipes Data Participer aux rituels Agile de l'équipe Assurer une veille active sur les évolutions en IA Générative, NLP et Machine Learning Documenter les développements et architectures réalisés

Fiche de poste – Senior Data Engineer / Expert Dataplatform (GCP) Contexte & Organisation Le Pôle Data est structuré autour du modèle Spotify : Une Dataplatform en pleine transformation, composée de 4 experts Architectes / Développeurs GCP & BigQuery Maintenance de l'existant + évolution de la plateforme Début d'un chantier majeur de construction début 2025 (v1 en cours, forte ambition d'évolution) Outils & écosystème : GCP (Cloud Run, Cloud Function, Pub/Sub, Vertex AI, BigQuery) Airflow (orchestration) Dataform (concurrent DBT – SQL) Terraform pour le provisioning Modèle Data type médaillon Pratique Data Engineer moderne + enjeux d'observabilité / finops / sécurité Objectifs du poste Renforcer l'équipe Dataplatform avec un profil senior ayant déjà participé à la construction d'une Dataplatform et capable d'accélérer l'industrialisation des pipelines et des outils d'ingestion. Le rôle vise à : Faciliter et accélérer le travail des Data Engineers Améliorer l'expérience de construction de pipelines de données Structurer et fiabiliser l'ingestion et le transfert de données, encore peu industrialisés Apporter une expertise de haut niveau sur GCP & Data Engineering Missions principales 1. Gouvernance & Contrôle de la plateforme Assurer un contrôle global de la Dataplatform et accompagner les Data Engineers dans les bonnes pratiques d'industrialisation. Identifier les axes d'amélioration techniques et proposer des solutions robustes. Participer aux choix d'architecture technique et Data (modèle médaillon). 2. FinOps, Observabilité & Sécurité Définir et mettre en œuvre les standards d'observabilité. Garantir la performance, la robustesse et la sécurité de la plateforme. Suivre les coûts et proposer des optimisations FinOps. Automatiser le provisioning via Terraform. 3. Développement & Industrialisation Concevoir et industrialiser les pipelines : Cloud Run, Cloud Functions, Pub/Sub, Airflow, Vertex AI. Contribuer à résorber la dette technique. Développer et industrialiser les briques d'ingestion et de transformation. 4. Animation & Documentation Participer à la mise à disposition de nouveaux outils et à la documentation associée. Assurer une démarche d'amélioration continue du run. Animer une équipe de Data Engineer chaque vendredi: partage de bonnes pratiques suivi des évolutions de la Dataplatform retours d'expérience et recommandations 5. Innovation & IA Apporter une vision sur l'usage de l'IA (générative et traditionnelle) pour : réduire les coûts améliorer la productivité faciliter le travail des collaborateurs Contribuer à des projets Vertex AI / ML (ambition forte vers l'IA)

Contexte de la missionDans le cadre du renforcement d'une équipe Data Science / Intelligence Artificielle au sein d'un grand acteur du secteur bancaire – Banque d'Investissement, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer Senior. L'équipe intervient sur la conception et l'intégration de solutions d'IA innovantes au sein d'applications métiers, notamment autour de l'exploitation de données issues de documents financiers, de documents de crédit et de différents systèmes internes. La mission s'inscrit dans une forte dynamique autour de l'IA générative, des LLM et des architectures agentiques, avec un objectif d'industrialisation et de mise en production de cas d'usage à forte valeur métier. Localisation : Est parisien – proche banlieue Missions et responsabilitésLe consultant interviendra sur l'ensemble du cycle de vie des projets IA : Concevoir et contribuer à la mise en œuvre de solutions et architectures agentiques permettant de simplifier et d'accélérer des processus métiers complexes. Concevoir des pipelines IA agentiques capables d'extraire, structurer et exploiter des données provenant de documents et de systèmes internes. Travailler avec les équipes métiers afin de comprendre leurs problématiques et de maximiser l'impact, la pertinence et l'adoption des solutions IA. Concevoir et intégrer des solutions reposant sur des LLM et modèles d'IA générative. Déployer et exécuter des LLM / modèles sur GPU au sein des environnements de développement. Mettre en place des dispositifs d'évaluation, de monitoring et d'observabilité des pipelines agentiques. Définir des métriques permettant d'évaluer la qualité et la fiabilité des réponses et extractions produites par les modèles. Améliorer de manière continue les performances des modèles et des pipelines selon une approche itérative et incrémentale. Définir et mettre en œuvre des stratégies de tests automatisés afin de garantir la qualité des solutions. Industrialiser les développements Data Science en respectant les standards IT de l'entreprise. Collaborer étroitement avec les architectes, développeurs et équipes de production / DevOps. Assurer la responsabilité technique de certains use cases métiers, jusqu'à leur mise en production. Participer au support technique et au transfert de compétences auprès des équipes. Environnement techniqueIA / Agentic AI LLM / Generative AI Google ADK LangGraph DSPy Phoenix / Arize Architectures agentiques et multi-agents vLLM Développement Python FastAPI Pytest APIs REST Industrialisation / Infrastructure Kubernetes Jenkins GPU / déploiement de modèles CI/CD Profil recherchéNous recherchons un profil Senior, capable d'aller au-delà de l'expérimentation Data Science et de participer réellement à l'industrialisation de solutions IA. Une expérience significative est attendue sur : IA générative et LLM. Développement Python. Conception de pipelines et/ou systèmes agentiques. Intégration de solutions IA dans des applications métiers. Évaluation et observabilité de modèles ou de systèmes LLM. APIs et architectures applicatives. Kubernetes et environnements CI/CD. Mise en production de solutions Data Science / Machine Learning. Une expérience dans le secteur bancaire, financier ou sur des problématiques documentaires complexes constitue un plus. Qualités attenduesAutonomie et capacité de prise en charge d'un sujet de bout en bout. Très bonnes capacités d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à interagir avec des interlocuteurs métiers et techniques. Curiosité forte autour des évolutions de l'IA générative. Capacité à challenger les solutions et être force de proposition. Culture de la qualité et de l'industrialisation. Communication et capacité de transmission.

L'architecte IA couvre les prestations d'analyse, de conception, de définition, d'évolution et de validation des architectures techniques permettant de concevoir et déployer des systèmes d'IA dans le SI client. Elle porte notamment sur : Définition des architectures techniques IA (LLM, RAG, modèles internes, pipelines ML/LLMOps). Urbanisation du socle IA : composants, services, interopérabilité, sécurité, conformité RGPD/AI Act. Définition et maintien des standards et bonnes pratiques IA (nomenclatures, guidelines, patterns). Conception des architectures de déploiement on-premise (Kubernetes, Rancher, GPU/CPU). Conception des architectures pour le traitement contextuel (context engineering, ingestion documentaire, vectorisation, bases vectorielles). Conception des mécanismes d'observabilité IA (metrics, logs, hallucinations, factualité). Analyse d'impacts et études d'opportunité ou d'évolution du socle IA. Réalisation de revues d'architecture (pair reviews techniques). Contribution à la MCO du socle IA et aux plans d'évolution. Entrants : Dossier d'architecture existant (applicatif, technique, sécurité). Exigences fonctionnelles et non fonctionnelles IA. Contexte projet (Backlog PI, contraintes réglementaires, exigences RGPD/AI Act). Standards techniques et processus client. Principaux livrables : Dossier d'architecture IA (applicatif, technique, exploitation). Schémas d'architecture détaillés. Standards, guides, patterns IA. Analyse d'impacts et préconisations. AOO 2026 004 / Prestations de conception, développement, maintenance, expertise et assistance sur le produit Revues techniques et comptes rendus. Mise à jour du POS (Plan d'Occupation des Sols) si applicable.

L'architecte IA couvre les prestations d'analyse, de conception, de définition, d'évolution et de validation des architectures techniques permettant de concevoir et déployer des systèmes d'IA dans le SI client. Elle porte notamment sur : Définition des architectures techniques IA (LLM, RAG, modèles internes, pipelines ML/LLMOps). Urbanisation du socle IA : composants, services, interopérabilité, sécurité, conformité RGPD/AI Act. Définition et maintien des standards et bonnes pratiques IA (nomenclatures, guidelines, patterns). Conception des architectures de déploiement on-premise (Kubernetes, Rancher, GPU/CPU). Conception des architectures pour le traitement contextuel (context engineering, ingestion documentaire, vectorisation, bases vectorielles). Conception des mécanismes d'observabilité IA (metrics, logs, hallucinations, factualité). Analyse d'impacts et études d'opportunité ou d'évolution du socle IA. Réalisation de revues d'architecture (pair reviews techniques). Contribution à la MCO du socle IA et aux plans d'évolution. Entrants : Dossier d'architecture existant (applicatif, technique, sécurité). Exigences fonctionnelles et non fonctionnelles IA. Contexte projet (Backlog PI, contraintes réglementaires, exigences RGPD/AI Act). Standards techniques et processus client. Principaux livrables : Dossier d'architecture IA (applicatif, technique, exploitation). Schémas d'architecture détaillés. Standards, guides, patterns IA. Analyse d'impacts et préconisations. AOO 2026 004 / Prestations de conception, développement, maintenance, expertise et assistance sur le produit Revues techniques et comptes rendus. Mise à jour du POS (Plan d'Occupation des Sols) si applicable.

besoin d'« audit Tableau » Lieu de la mission : Site client Maisons-Alfort = Ligne 8 : Maisons-Alfort Ecole Vétérinaire Mission de 2 jours Nous commençons à mettre en production des dashboard mais nous aimerions vérifier si la partie administration que nous avons mis en place respecte les bonnes pratiques. Pour rappel, la version tableau , est la version Cloud avec l'utilisation de Tableau Bridge, mais sans la partie IA. Voici déjà quelques éléments que vous aimerions challenger : Utilisation de Tableur bridge : vérifier que la config serveur est OK Gestion des habilitations au sein de tableau cloud (groupes issusss d'Entra) Utilisation des sites : 3 sites dans notre contrat mais pour l'instant nous avons configuré deux sites, un pour formation et un autre pour le reste. Revoir la gestion d'environnement dans l'objectif d'avoir dev - recette – prod ainsi que le processus de publication Optimisation des DataSources Dimensionnement des VM pour la création des dashboard.

L'architecte IA couvre les prestations d'analyse, de conception, de définition, d'évolution et de validation des architectures techniques permettant de concevoir et déployer des systèmes d'IA dans le SI client. Elle porte notamment sur : Définition des architectures techniques IA (LLM, RAG, modèles internes, pipelines ML/LLMOps). Urbanisation du socle IA : composants, services, interopérabilité, sécurité, conformité RGPD/AI Act. Définition et maintien des standards et bonnes pratiques IA (nomenclatures, guidelines, patterns). Conception des architectures de déploiement on-premise (Kubernetes, Rancher, GPU/CPU). Conception des architectures pour le traitement contextuel (context engineering, ingestion documentaire, vectorisation, bases vectorielles). Conception des mécanismes d'observabilité IA (metrics, logs, hallucinations, factualité). Analyse d'impacts et études d'opportunité ou d'évolution du socle IA. Réalisation de revues d'architecture (pair reviews techniques). Contribution à la MCO du socle IA et aux plans d'évolution. Entrants : Dossier d'architecture existant (applicatif, technique, sécurité). Exigences fonctionnelles et non fonctionnelles IA. Contexte projet (Backlog PI, contraintes réglementaires, exigences RGPD/AI Act). Standards techniques et processus client. Principaux livrables : Dossier d'architecture IA (applicatif, technique, exploitation). Schémas d'architecture détaillés. Standards, guides, patterns IA. Analyse d'impacts et préconisations. AOO 2026 004 / Prestations de conception, développement, maintenance, expertise et assistance sur le produit Revues techniques et comptes rendus. Mise à jour du POS (Plan d'Occupation des Sols) si applicable.

Contexte : Dans le cadre d'un projet de transformation et d'industrialisation des processus ITSM, une grande organisation recherche un Développeur IA Technico-Fonctionnel N3 afin de renforcer une équipe dédiée à l'amélioration de la gestion des incidents. Le projet vise à intégrer des solutions d'intelligence artificielle, de machine learning et d'automatisation au sein d'une plateforme ITSM afin d'améliorer la qualification, le traitement et le suivi des incidents. Missions : Le consultant interviendra notamment sur les activités suivantes : Développer et intégrer des API permettant l'orchestration des processus liés à la gestion des incidents. Concevoir et mettre en œuvre des solutions d'intelligence artificielle pour la classification automatique des tickets et l'assistance à leur rédaction. Créer et optimiser des prompts pour améliorer la catégorisation et le traitement des tickets. Mettre en œuvre et ajuster des modèles de machine learning, notamment pour la classification et le clustering. Analyser les échanges, les résultats et les performances des solutions IA. Intégrer les solutions IA aux outils et processus ITSM existants. Participer à l'amélioration et à l'automatisation des processus de gestion des incidents. Définir et suivre des indicateurs de performance permettant de mesurer l'efficacité des solutions développées. Contribuer à la documentation et à la capitalisation des connaissances. Collaborer avec les équipes de développement, production, métiers et maîtrise d'ouvrage. Participer au cadrage des besoins, à la définition des cas d'utilisation et à la priorisation des exigences. Contribuer à la définition des scénarios de test et à la recette. Participer à l'analyse de l'existant et à la définition des processus cibles. Apporter une expertise technico-fonctionnelle sur les outils ITSM et la gestion des incidents. Veiller à la sécurité des données et à la protection des informations traitées par les solutions IA.

Architecte / Expert Sauvegarde Commvault SeniorDémarrage : 1er janvier 2027 Localisation : Saint-Denis / Pantin Rythme : Temps plein – environ 20 jours/mois Télétravail : jusqu'à 10 jours/mois, exclusivement depuis la France métropolitaine HNO : interventions possibles de manière récurrente Environnement : infrastructures critiques / forte exigence de sécurité ContexteDans le cadre d'un programme stratégique de modernisation et de transformation de ses infrastructures, notre client recherche un Architecte / Expert Sauvegarde Commvault Senior. La mission s'inscrit dans un environnement d'infrastructure complexe et critique comprenant notamment : plusieurs Datacenters et clusters ; plusieurs centaines d'hôtes ESXi et plusieurs milliers de machines virtuelles ; des infrastructures VMware vSphere 8 en évolution vers VMware Cloud Foundation 9 (VCF 9) ; des serveurs Dell PowerEdge Gen15 et Gen17 ; des architectures vSAN / SAN FC ; des infrastructures vGPU destinées aux workloads IA / LLM ; des clusters Kubernetes / Rancher sur infrastructure VMware ; des exigences fortes de cybersécurité et de conformité, notamment ANSSI et NIS2. Le projet porte plus particulièrement sur la transformation, l'évolution et la sécurisation des infrastructures de sauvegarde Commvault, On-Premise et Cloud. Le consultant interviendra comme référent technique Commvault et devra être capable de travailler en forte autonomie sur les phases de Design, Build, Run N3 et migration. Missions principales1. Architecture, Design & BuildConcevoir et déployer des architectures de sauvegarde Commvault On-Premise et Cloud en environnement multi-sites. Définir les architectures macro et détaillées : HLD / LLD. Réaliser le sizing des infrastructures de sauvegarde. Définir les politiques et stratégies de sauvegarde. Définir les principes de segmentation et d'intégration aux infrastructures existantes. Configurer les différents composants de la stack Commvault. Concevoir les architectures permettant de répondre aux enjeux de disponibilité, performance, sécurité et volumétrie. Intégrer Commvault avec l'écosystème infrastructure et sécurité : VMware, Active Directory, CyberArk, ServiceNow, Centreon, stockage, etc. Participer aux phases de POC, qualification, tests et mise en production. DocumentationProduire et maintenir les différents livrables d'architecture et d'exploitation : HLD ; LLD ; DAT ; DEX ; matrices de flux ; schémas d'architecture ; procédures d'installation ; procédures de configuration ; procédures d'exploitation. 2. RUN N3 / MCO / MCSAssurer l'expertise de niveau 3 sur les infrastructures Commvault : MCO et MCS des plateformes de sauvegarde. Administration avancée des infrastructures Commvault. Gestion du lifecycle des différentes plateformes. Qualification des versions. Patching et mises à jour. Gestion des montées de versions majeures et mineures. Application des mises à jour critiques. Durcissement des infrastructures. Gestion du capacity planning et du sizing. Commissionnement et décommissionnement des infrastructures. Administration des Media Agents, GRID et Disk Libraries. Administration et optimisation des plans de sauvegarde. Intégration et administration des VSA Proxy VMware, notamment en modes HotAdd et NBD. Analyse des alertes Commvault. Analyse des plans de sauvegarde en échec. Troubleshooting avancé. Gestion et escalade des incidents complexes. Supervision des performances et définition des KPI. Optimisation des ressources infrastructure. 3. Projets de transformationLe consultant interviendra également comme Lead / Référent technique sauvegarde dans les différents projets de transformation de l'infrastructure. Il participera notamment aux projets de migration VMware vSphere 8 vers VMware Cloud Foundation 9 : analyse des impacts sur les infrastructures de sauvegarde ; définition de la stratégie de migration ; adaptation de l'architecture Commvault ; gestion des phases de coexistence ; préparation des bascules ; réalisation de POC ; définition des plans de tests ; sécurisation des migrations. Il pourra également conduire des études d'opportunité autour des solutions de sauvegarde : Commvault ; Veeam ; Rubrik ; Cohesity ; autres solutions du marché. Ces études pourront intégrer : comparaison fonctionnelle et technique ; analyse des architectures ; TCO / ROI ; évolution des modèles de licences ; stratégie de souscription ; impacts des évolutions de l'écosystème VMware. Le consultant accompagnera également les équipes DevOps dans les problématiques d'intégration Kubernetes / VMware / VCF / sauvegarde. Livrables attendusLe consultant sera notamment responsable de la production des éléments suivants : DAT ; HLD / LLD ; matrices de flux ; schémas d'architecture ; procédures d'installation ; procédures de configuration ; procédures d'exploitation ; fiches et notes techniques ; plans de migration ; fiches de tests ; études comparatives ; documentation des gestes techniques N3. Profil recherchéExpérienceMinimum 8 ans d'expérience en architecture et/ou expertise Commvault. Minimum 6 ans d'expérience significative dans le déploiement, l'administration et l'exploitation de Commvault en production. Expérience impérative sur des environnements multi-sites. Expérience sur des infrastructures de grande taille : plusieurs Po de données, centaines d'hôtes ESXi et milliers de VMs. Expérience de migrations complexes avec gestion des phases de coexistence et de bascule. Expérience dans des environnements critiques : énergie, finance, transport, industrie, défense, etc. Une expérience en environnement OIV ou fortement sécurisé est particulièrement appréciée. Une expérience de gestion de la relation avec les éditeurs est également appréciée. Organisation de la missionLa prestation sera réalisée en étroite collaboration avec les équipes Infrastructure, Ingénierie, DevOps et Cybersécurité. Le consultant sera amené à conduire les sujets depuis les phases d'étude et de conception jusqu'au déploiement, à la migration et à l'intégration en production, dans le respect des contraintes de qualité, délais et sécurité. Plage de disponibilité attendue : 09h00–12h00 et 13h30–18h00. Des interventions en heures non ouvrées (HNO) pourront être nécessaires, notamment dans le cadre des opérations sensibles, migrations, mises en production ou bascules.

ContexteDans le cadre du développement de plusieurs produits d'intelligence artificielle déjà déployés en production, nous recherchons un(e) Data Scientist pour renforcer une équipe Data & IA composée de Data Scientists, MLOps Engineers, Product Owners et experts métiers. Vous interviendrez sur des problématiques de Machine Learning, IA générative et assistants conversationnels au service de différents métiers (service client, commerce, marketing, support opérationnel). L'objectif est de concevoir, industrialiser et améliorer des solutions d'IA à fort impact métier tout en garantissant leur performance, leur fiabilité et leur adoption. Vous travaillerez en étroite collaboration avec plusieurs équipes métier (Customer Care, Marketing, Commerce) ainsi qu'un Centre d'Excellence IA Générative au sein d'un environnement international. MissionsData Science & Machine Learning Concevoir, entraîner et évaluer des modèles de Machine Learning répondant à des problématiques métier variées. Réaliser des analyses exploratoires et identifier les variables les plus pertinentes pour les modèles. Mettre en œuvre des algorithmes de classification, clustering, prédiction et recommandation. Développer des modèles d'attribution et de Marketing Mix Modeling (MMM) afin de mesurer l'impact des leviers marketing sur la performance business. Participer à l'amélioration continue des performances des modèles à travers des démarches d'expérimentation et d'optimisation. Définir et suivre les métriques d'évaluation adaptées aux différents cas d'usage. Contribuer à l'interprétation des résultats et à la valorisation des modèles auprès des équipes métier. IA Générative & NLP Concevoir et faire évoluer des assistants conversationnels basés sur les LLMs. Développer et optimiser des architectures RAG et des mécanismes de recherche documentaire avancée. Mettre en œuvre des approches de recherche hybride (vectorielle, BM25, recherche sémantique). Participer à la conception de solutions agentiques et à l'orchestration d'agents spécialisés. Évaluer les stratégies de prompting, de fine-tuning et d'enrichissement contextuel selon les cas d'usage. Participer aux choix d'architecture autour des modèles OpenAI, Gemini, Claude ou modèles open source. Industrialisation & MLOps Contribuer à la mise en production des modèles et au suivi de leurs performances. Participer à la définition des bonnes pratiques de monitoring, observabilité et gouvernance des modèles. Mettre en place des indicateurs de qualité, de performance et d'usage des solutions déployées. Optimiser les performances, la latence et les coûts d'exploitation des solutions IA. Collaborer étroitement avec les équipes MLOps pour assurer la robustesse des déploiements. Participer à l'amélioration continue des pipelines d'entraînement, d'évaluation et de déploiement. Collaboration métier & Produit Recueillir et challenger les besoins des équipes métier. Traduire les problématiques business en solutions analytiques et algorithmiques. Participer aux ateliers de cadrage et aux échanges avec les Product Owners. Prioriser les sujets à forte valeur ajoutée et accompagner les arbitrages. Accompagner les métiers dans l'adoption et l'interprétation des solutions développées. Participer à la définition des KPI produit et à la mesure de l'impact métier des solutions IA. Profil recherchéCompétences recherchées Machine Learning & Analytics Excellente maîtrise des algorithmes de : Classification Clustering Régression Détection d'anomalies Solide expérience sur : XGBoost Random Forest Modèles de séries temporelles Feature Engineering Explainable AI (XAI) Bonne maîtrise des métriques d'évaluation et des stratégies de validation. Expérience en Marketing Mix Modeling (MMM) et en mesure de la performance marketing. Connaissance des problématiques d'attribution marketing et d'optimisation des investissements média.