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CONTEXTE DE LA MISSION Au sein d’une direction Data, IA et Innovation d’un grand acteur du secteur de l’assurance, la direction SMART IA porte une initiative de transformation visant à industrialiser l’usage de l’intelligence artificielle sur les processus métiers. L’enjeu central est l’exploitation des corpus documentaires assurance via des agents IA spécialisés, déployés sur la solution interne SMART Chat (basée sur la solution open source Onyx). Le consultant interviendra sur trois axes : automatisation de la production documentaire, déploiement d’agents IA métiers, et mise en œuvre de la gouvernance associée (évaluation et partage des agents). Il collaborera étroitement avec les équipes métiers assurance (souscription, sinistres, juridique, conformité), les équipes data/IA et les équipes produit. La base est Le Mans, avec interactions régulières avec Paris et Niort. RÔLE ET RESPONSABILITÉS PRINCIPALES Traduire les besoins en architecture d’agents IA (analyse documentaire, RAG, génération de documents normalisés) Animer des ateliers de recueil et cadrage des besoins avec les métiers assurance (souscription, sinistres, juridique, conformité) Analyser les processus documentaires existants et identifier les cas d’usage à valeur Configurer et paramétrer les agents dans la plateforme Onyx (prompts, workflows, règles métier, connexion GED) Tester, ajuster et optimiser les performances des agents déployés Structurer des bibliothèques de prompts et templates ; garantir traçabilité et reproductibilité des résultats Valider les cas d’usage avec les utilisateurs et adapter les agents selon les retours terrain Contribuer à la gouvernance SMART IA : principes d’évaluation, de partage des agents et diffusion des bonnes pratiques LIVRABLES ATTENDUS Cartographie et priorisation des cas d’usage documentaires assurance Architecture des agents IA et stratégies de prompting associées Agents configurés et opérationnels dans la plateforme Onyx (SMART Chat) Bibliothèque de prompts et templates industrialisables Documentation des solutions mises en place Guide des bonnes pratiques d’usage de l’IA agentique sur la plateforme

Contexte le projet vise au PoC, au design, au setup et au tuning de solutions spécifiques, avancées et innovantes d'observabilité sur mesure (hors solution éditeur), nécessitant des compétences DevOps (pour tant le développement de solution et leur intégration dans un environnement OnPremises : machines physiques et clusters Kubernetes). Le prestataire sera intégré au stream "Observability as Data" et travaillera dans une petite équipe d'experts correspondant aux différents aspects nécessaires à la construction de cette solution. Missions Mener des sous-projets en autonomie, en collaboration avec plusieurs acteurs dans un environnement multi-responsabilités. Designer technique avec expérience tangible sur des projets d'IA : Compréhension des besoins utilisateur afin de concevoir des expériences adaptées. Conception d'interfaces intuitives et compréhensibles des utilisateurs. Conception de systèmes transparents, expliquant leurs décisions et réduisant la "boîte noire" des modèles IA. Intégrer des principes de design responsables et évitant les biais pour garantir une IA équitable. Adaptation des designs en fonction des retours utilisateurs et des performances des modèles. Collaboration avec les équipes IA et Produit. Personnalisation et adaptation des interfaces.

Product Manager – IA / CX – Freelance (H/F) Localisation : Paris, Lyon, Lille ou Seclin (modèle hybride selon site) Contexte de la mission Grafton accompagne un grand groupe technologique international qui renforce son équipe Produit au sein d’une division dédiée aux solutions omnicanales. Dans ce cadre, nous recherchons un Product Manager spécialisé IA pour contribuer à l’évolution stratégique d’une plateforme de gestion de la relation client (CCaaS) utilisée à l’échelle internationale. La mission porte sur un produit orienté augmentation des agents et utilisateurs via l’IA (assistants, automatisation, optimisation des interactions). Vos responsabilités Définition de la vision produit Analyse marché : étude des tendances, benchmark, identification des opportunités IA dans le domaine CX. Construction de la vision : définition d’une trajectoire claire pour les services IA, alignée avec les objectifs business. Élaboration d’une roadmap réaliste, incrémentale et orientée valeur. Pilotage du cycle de vie produit Structuration de la roadmap en cohérence avec les besoins utilisateurs et les priorités business. Collaboration avec les Product Owners pour la rédaction des User Stories. Travail conjoint avec les équipes UX/UI pour garantir une expérience fluide et cohérente. Coordination avec les équipes Marketing, Sales et CSM pour le positionnement, la communication et la priorisation des demandes clients. Amélioration continue Analyse des retours utilisateurs et identification des axes d’amélioration. Suivi des indicateurs clés : satisfaction, NPS, taux de résolution, temps de réponse, etc. Expérimentation et optimisation continue avec les équipes innovation et démonstration. Profil recherché Expérience confirmée en product management , idéalement dans l’univers CCaaS , CRM, ou solutions cloud. Forte sensibilité aux technologies émergentes : IA, NLP, bots, cloud, automatisation . Orientation client marquée et capacité à comprendre les enjeux opérationnels des équipes CX. Excellentes compétences de communication écrite et orale. Organisation, rigueur, capacité à prioriser. Goût pour le travail transverse et la collaboration. Maîtrise du français indispensable ; anglais opérationnel (B2/C1).

Votre mission Concevoir et piloter un système de delivery logiciel piloté par l’IA. Vous devrez concevoir, exploiter et faire évoluer un nouveau modèle de delivery où le logiciel est produit via des spécifications structurées augmentées par l’IA et une exécution automatisée. Ce rôle ne consiste pas à créer des cas d’usage ou des agents IA. Il s’agit de construire le système qui utilise l’IA pour produire du logiciel : à partir des spécifications jusqu’au code aux tests jusqu’au déploiement Ce que vous allez accomplir1. Construire un système de delivery piloté par les spécifications a) Définir comment des spécifications structurées (ex : markdown, contrats, templates) sont utilisées pour : décrire les PRD, epics, features et user stories décrire le comportement du logiciel définir les interfaces et intégrations encoder les contraintes et exigences de qualité b) Faire des spécifications l’interface principale du delivery 2. Orchestrer des workflows de delivery pilotés par l’IA a) Concevoir comment des agents IA et des automatisations : génèrent les spécifications génèrent les plans génèrent le code exécutent les tests produisent la documentation supportent le déploiement b) Structurer le delivery comme un système contrôlé et reproductible, et non comme un développement ad hoc 3. Exploiter Azure & Fabric comme socle de delivery a) Intégrer les processus de delivery directement avec : les services natifs Azure (compute, intégration, identité, DevOps) Microsoft Fabric (plateforme data, modèles sémantiques, couche analytique) b) Permettre un couplage étroit entre données, modèles et applications c) Garantir un delivery compatible avec des architectures data-centric et orientées ontologies (Flex objects, modèles sémantiques) 4. Intégrer qualité, traçabilité et gouvernance par conception a) Définir comment les spécifications imposent : la testabilité la traçabilité la conformité (sécurité et qualité) b) Assurer une visibilité complète sur : les exigences le code les artefacts de déploiement 5. Industrialiser l’intégration avec les outils d’entreprise a) Garantir une intégration fluide entre la plateforme et les outils : workflows basés sur Git outils de gestion (Jira) plateformes de documentation (Confluence) gestion des identités et des accès (Okta) b) Permettre un flux de bout en bout, de l’idée à la production 6. Améliorer en continu la performance du delivery Améliorer en continu : le lead time la fiabilité la couverture d’automatisation le FinOps Agir comme un multiplicateur de performance pour toute la plateforme FlexHub

Nous recherchons un Senior AI Engineer pour rejoindre une équipe d'ingénieurs spécialisés dans le développement et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle en production. Vous interviendrez sur des projets variés dans des secteurs tels que la santé, la finance, l'industrie, l'énergie ou encore les plateformes numériques. L'environnement est particulièrement adapté aux profils recherchant de la diversité technique : plusieurs projets en parallèle, forte autonomie et contact direct avec les clients. Missions Concevoir et développer des solutions IA de bout en bout Participer aux phases de cadrage et d'analyse des besoins Concevoir et implémenter des systèmes RAG, agents IA et applications basées sur les LLM Développer des applications Python robustes et maintenables Déployer les solutions en environnement Cloud Concevoir les architectures techniques et les pipelines de déploiement Participer aux choix d'architecture et aux bonnes pratiques d'ingénierie Collaborer directement avec les clients et les équipes métier Participer ponctuellement à des workshops techniques et hackathons chez les clients Environnement techniqueIA & Data Python LLMs OpenAI Anthropic LangChain LlamaIndex RAG PyTorch TensorFlow Cloud & DevOps AWS GCP Docker Kubernetes CI/CD Infrastructure as Code Data Pandas Polars Vector Databases

Tech Lead en grand compte, c'est d'abord garantir la réussite technique d'un produit : architecture cible, choix technologiques, qualité logicielle, cybersécurité by design, industrialisation, montée en compétence d'une équipe. La chaîne data et l'IA font partie du scope de la Squad — comme une dimension du produit, pas comme votre spécialité d'expert. Vous avez tenu ce rôle 3 à 5 ans en SAFe ? Rejoignez une Squad Agile Data & IA d'un leader européen de la production électrique. Au sein d'une Squad Agile Data & IA d'un leader européen de la production électrique, vous rejoignez en Tech Lead un produit dont vous êtes le référent technique principal. Vous êtes responsable de l'architecture cible, des choix technologiques, de la qualité des développements, de la sécurité, de l'industrialisation et de la montée en compétence de l'équipe. Le produit couvre plusieurs couches techniques que vous portez en transverse : backend Java / Spring Boot avec APIs REST (OpenAPI, OAuth2 / JWT) déployé sur Openshift et adossé à des plateformes data internes (Hexadata, GoldenGate), frontend Angular ou React, pipelines data (Airflow, Spark, Trino, Data Warehouse, Data Lake), chaîne IA (Machine Learning, Deep Learning, LLM, RAG, LangChain, IA agentique), cloud et DevOps (Azure / AWS / GCP, Docker, Kubernetes, Terraform, GitLab CI/CD, Jenkins, SonarQube). Vous portez également les sujets de cybersécurité (OWASP, IAM, MFA, chiffrement, RGPD, sécurisation des APIs, gestion des secrets) et le support de niveau 3 / maintenance évolutive. La data et l'IA sont dans le scope de la Squad — vous appréhendez la chaîne sans être attendu comme expert pur sur ces sujets. Vos Responsabilités Votre quotidien s'articulera autour de quatre piliers majeurs : Architecture cible & choix technologiques : Définir l'architecture cible du produit et réaliser les choix technologiques structurants sur l'ensemble des couches — backend Java / Spring Boot, frontend Angular ou React, pipelines data (Airflow / Spark / Trino), chaîne IA, cloud (Azure / AWS / GCP), déploiements Openshift. Arbitrer les décisions d'architecture transverses et défendre les options retenues. Tech leadership, qualité & industrialisation : Encadrer les développeurs (coaching, pair programming, animation d'ateliers techniques, gestion de la dette technique), réaliser les revues de code, garantir la qualité logicielle (couverture de tests, SonarQube), piloter les sujets DevOps et CI/CD (Git, GitLab, Jenkins, Docker, Kubernetes, Terraform), et participer aux cérémonies Agile et SAFe. Cybersécurité by design : Assurer la sécurité des développements et porter les standards de cybersécurité du produit (OWASP Top 10, gestion des identités et des accès, MFA, chiffrement des données, RGPD, sécurisation des APIs, gestion des secrets) dans un cadre grand compte exigeant. Référent technique du produit, support N3 & livrables : Constituer le référent technique principal du produit, accompagner les décisions stratégiques, assurer le support de niveau 3 et la maintenance évolutive, et produire les livrables structurants (dossiers d'architecture, spécifications techniques, schémas de flux, documentation Confluence, backlog technique, plan de tests, guides de déploiement, documentation d'exploitation).

Au sein d’un laboratoire d’innovation dédié à l’intelligence artificielle, ce poste consiste à concevoir, développer et déployer des solutions d’automatisation avancées basées sur des agents IA et des modèles de langage (LLM) appliqués aux données d’infrastructure informatique. Le rôle implique la mise en place d’environnements Kubernetes et Docker, l’automatisation de la collecte et du traitement des données techniques (logs, monitoring, CMDB), le développement de pipelines CI/CD et l’intégration d’outils d’IA dans des environnements cloud sécurisés. En collaboration avec des équipes multidisciplinaires, le titulaire contribue à la création de preuves de concept innovantes visant à améliorer la supervision, l’automatisation et la résolution proactive des incidents, tout en respectant les exigences de sécurité, de conformité et les bonnes pratiques DevSecOps.

Dans le cadre du renforcement d'une équipe R&D spécialisée en innovation numérique et design computationnel, nous recherchons un(e) AI/ML Engineer pour intervenir sur des projets à forte composante scientifique et simulation numérique. Vous contribuerez au développement de solutions d'intelligence artificielle appliquées à la modélisation physique, à la prédiction de résultats de simulation et à l'accélération des processus de conception assistée par calcul. Vos missions Développer des modèles d'IA et de Machine Learning appliqués aux simulations physiques. Concevoir et industrialiser des pipelines d'entraînement, de validation et d'évaluation des modèles. Mettre en œuvre des approches de surrogate modeling afin de réduire les temps de calcul des simulations. Participer à la construction de solutions de Scientific Machine Learning. Travailler sur des modèles basés sur les Physics-Informed Neural Networks (PINNs). Structurer, préparer et exploiter des datasets issus de simulations numériques et de données géométriques. Collaborer étroitement avec des équipes multidisciplinaires composées d'ingénieurs, chercheurs et experts métier.

Contexte & enjeux du poste Nous recherchons un Consultant DevOps Senior pour accompagner la conception, la scalabilité et l’excellence opérationnelle de nos services IA. Au sein de l’équipe Platform , vous jouez un rôle clé dans la mise à disposition d’infrastructures et d’outils permettant d’ accélérer la mise en production de solutions IA dans des environnements distribués et à forte volumétrie. 🔧 Missions principales🏗️ Infrastructure & plateforme Concevoir, déployer et opérer des plateformes Kubernetes scalables dédiées aux workloads IA Participer à l’évolution des infrastructures cloud (GCP & AWS) Déployer et maintenir des services sur GKE (Google Kubernetes Engine) ⚙️ DevOps & automatisation Construire et optimiser les pipelines CI/CD (Tekton ou équivalent) Mettre en œuvre des pratiques GitOps (FluxCD, ArgoCD) Développer des infrastructures en Infrastructure as Code (Terraform) 🤖 IA & innovation Accompagner les équipes sur les services IA et workloads distribués Intégrer des outils modernes d’IA (assistants de dev, agents IA…) dans les workflows Contribuer à la conception de workflows IA industrialisés 📈 Performance & fiabilité Améliorer la scalabilité, observabilité et résilience des systèmes Optimiser les performances et les coûts des infrastructures Participer aux enjeux de sécurité cloud et applicative 🤝 Collaboration Travailler en méthodologie Agile avec des équipes pluridisciplinaires Accompagner les développeurs dans l’adoption des bonnes pratiques DevOps

Dans le cadre d’une transformation ambitieuse autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Directeur de projets IA chargé d’assurer la coordination opérationnelle d’un centre d’expertise IA transverse. Véritable facilitateur et orchestrateur , le poste s’inscrit au cœur d’une gouvernance structurée et multi-niveaux, en lien étroit avec les équipes métiers, les directions IT et les instances de pilotage. Le Directeur de projets IA intervient comme point central de synchronisation entre les projets IA et les ressources expertes mobilisées (Data Engineers, Data Scientists, AI Engineers, ML Engineers, équipes Infrastructure & Production, Chefs de Projet). Missions principales Coordonner les équipes pluridisciplinaires mobilisées sur les projets IA prioritaires. Assurer l’alignement des expertises et des ressources avec les jalons projets. Piloter les affectations et ajuster les priorités en temps réel selon les besoins. Identifier, anticiper et lever les points de blocage techniques ou organisationnels. Garantir la bonne préparation des déploiements en lien avec les équipes de production et d’infrastructure. Préparer les supports et dossiers d’arbitrage à destination des comités de gouvernance. Traduire les orientations stratégiques en plans d’actions opérationnels. Maintenir et mettre à jour la feuille de route des projets IA. Structurer les revues techniques et le suivi des indicateurs de performance. Favoriser la capitalisation des bonnes pratiques, des méthodes et des retours d’expérience. Assurer la fluidité entre les besoins métiers et les contraintes techniques. Ce rôle requiert une forte capacité à coordonner sans lien hiérarchique direct , en embarquant des équipes issues de différentes directions autour d’objectifs communs.

· Vous contribuerez à la mise en œuvre du processus MLOps pour maintenir les modèles de ML en production. · Vous collaborerez avec l'équipe pour déployer ou améliorer des pipelines ML évolutifs et efficaces en utilisant les meilleures pratiques MLOps. · Vous collaborerez avec l'équipe au développement de services de qualité production avec des tests unitaires et d'intégration, CI/CD et devOps pour ces services. · Vous identifierez de nouvelles opportunités pour améliorer les processus de go-to-production et MLOps. · Vous appliquerez des pratiques et des normes de développement logiciel pour améliorer et garantir la qualité du code de nos applications. · Vous maintiendrez un rôle actif à chaque étape du cycle de vie du développement logiciel.

Contexte de la mission Entreprise innovante développant des solutions SaaS autour de l’automatisation intelligente, des workflows conversationnels et des systèmes IA avancés. Dans le cadre du renforcement d’une squad dédiée aux produits IA, elle recherche trois profils Senior Full Stack AI Engineer afin d’accélérer le développement de ses nouvelles fonctionnalités orientées intelligence artificielle. Vous rejoindrez une équipe produit et engineering travaillant sur des sujets mêlant IA générative, agents intelligents, workflows conversationnels et outils internes dans un environnement très orienté produit et expérimentation. La squad intervient notamment sur : - des systèmes agentiques, - des workflows conversationnels, - des systèmes d’automatisation pilotés par LLM, - des outils IA internes, - ainsi que des sujets de fiabilité, monitoring et qualité des systèmes IA en production. Missions principales Développement Full Stack orienté IA - Concevoir et développer des fonctionnalités produit end-to-end. - Intervenir aussi bien sur le frontend que sur le backend des applications. - Développer des interfaces et workflows conversationnels en TypeScript / Node.js. - Participer à la mise en place de systèmes agentiques et d’agents IA. - Collaborer étroitement avec les équipes produit et engineering afin d’itérer rapidement sur les fonctionnalités. Conception de systèmes IA & workflows intelligents - Contribuer à la création d’agents autonomes et de systèmes multi-agents. - Participer à l’intégration de LLMs, LangChain et outils IA dans les produits. - Travailler sur des problématiques de qualité, fiabilité et monitoring des systèmes IA. - Participer à la conception de pipelines d’évaluation et de contrôle qualité des agents IA. - Contribuer à des projets IA ayant un réel usage métier et une mise en production à échelle réelle. Architecture & backend - Participer aux discussions techniques et architecturales. - Concevoir et maintenir des APIs et services backend. - Travailler sur les bases de données et la modélisation des données. - Participer à l’amélioration de la scalabilité et de la robustesse de la plateforme. - Intervenir ponctuellement sur des sujets infrastructure et cloud. Collaboration & environnement produit - Évoluer dans un environnement startup orienté rapidité d’exécution et ownership. - Collaborer avec des équipes pluridisciplinaires dans une logique produit. - Être force de proposition sur les choix techniques et les évolutions produit. - Participer à l’amélioration des outils internes et des workflows engineering. Stack technique - React - TypeScript - Node.js - APIs & services backend - Bases de données & data modeling - LangChain - Langfuse - LLMs & outils IA - AWS (nice to have) - Infrastructure / DevOps (bonus)

Dans le cadre d’un programme stratégique de transformation, nous recherchons un Tech Lead IA / AI-Native Delivery Lead capable d’accompagner la mise en place d’un nouveau modèle de delivery piloté par l’IA. L’objectif est de construire une organisation où les spécifications deviennent le moteur du développement logiciel et où l’automatisation permet d’accélérer la conception, le développement, les tests, la documentation et les déploiements. Le candidat interviendra à l’intersection des équipes Produit, Architecture, Cloud, Data et IA afin de structurer et industrialiser les pratiques de delivery de demain. MissionsLeadership technique & Delivery Définir et porter la vision technique du programme Encadrer et accompagner les équipes de développement Participer aux arbitrages techniques et aux choix d’architecture Garantir la qualité, la maintenabilité et la scalabilité des solutions Promouvoir les bonnes pratiques d’ingénierie logicielle IA & Automatisation Concevoir et industrialiser des workflows de développement assistés par l’IA Participer à la mise en place de solutions basées sur les LLM, RAG et Agents IA Définir les mécanismes d’automatisation du cycle de développement Contribuer à l’intégration des outils IA dans les processus de delivery Architecture & Plateforme Concevoir des architectures Cloud robustes et évolutives Définir les standards d’intégration avec les outils d’entreprise (Git, Jira, Confluence, IAM, CI/CD…) Participer à la gouvernance technique et à l’amélioration continue de la plateforme Garantir la traçabilité, la sécurité et la qualité des livraisons Méthodes & Gouvernance Structurer les pratiques Agile et DevOps Participer à la formalisation des besoins (Features, Epics, User Stories) Définir et suivre les indicateurs de performance du delivery Accompagner la transformation des équipes vers un modèle AI-Native

Contexte et environnement Notre client, acteur majeur du secteur bancaire, engage un projet stratégique autour de la conception, du déploiement, de l’industrialisation et de l’exploitation d’une plateforme d’intelligence artificielle générative en environnement on-premise. Ce dispositif s’inscrit dans un contexte bancaire exigeant, marqué par de forts enjeux de sécurité, de conformité, de souveraineté, de gouvernance des données et de résilience des services. L’objectif est de mettre à disposition des solutions GenAI industrialisées, sécurisées et exploitables à grande échelle pour différents métiers et entités internes. L’intervention s’effectuera au sein d’une équipe dédiée aux produits et services Data & IA, dans un environnement technique complexe, distribué, hautement disponible et soumis à des exigences fortes en matière de production IT. Périmètre d’intervention Le périmètre couvre l’ensemble du cycle de vie de la plateforme, depuis la contribution à la conception du service jusqu’à son maintien en conditions opérationnelles et de sécurité en production. Le consultant interviendra sur un dispositif à forts enjeux techniques, au croisement des sujets DevOps, Data, IA générative, conteneurisation, automatisation, sécurité et exploitation de plateformes critiques. Dans un environnement bancaire, la capacité à sécuriser les déploiements, fiabiliser les processus d’industrialisation et garantir la conformité des services sera déterminante. Missions principales Dans ce cadre, le consultant contribuera notamment à : Industrialiser et automatiser le déploiement d’une plateforme d’IA générative en environnement on-premise sécurisé ; Contribuer à la conception et à l’évolution de l’architecture de la plateforme ; Participer à la mise en place de services managés intégrant les contraintes de sécurité, de conformité, de gouvernance et de production bancaire ; Accompagner la mise en production des offres et services associés ; Documenter les services, les modes opératoires et les éléments nécessaires à leur exploitation ; Réaliser des présentations et démonstrations afin de valoriser les offres et services auprès des parties prenantes ; Maintenir les plateformes IA déployées en conditions opérationnelles et de sécurité ; Contribuer au traitement des sujets techniques au sein d’une équipe produit ; Participer aux échanges de cadrage, de priorisation et de co-construction de la roadmap ; Prendre en charge des éléments de backlog formalisés par le Product Owner ; Assurer un rôle de référent technique sur un produit ou un périmètre de la plateforme ; Participer aux rituels d’équipe et aux instances de coordination du dispositif ; Contribuer aux astreintes techniques liées au périmètre. Compétences attendues Le consultant devra présenter une expérience solide sur les environnements DevOps, Data et plateformes distribuées, avec une capacité à intervenir sur des sujets d’industrialisation, d’automatisation et d’exploitation en environnement critique. Les compétences attendues sont notamment les suivantes : Maîtrise du déploiement et de la manipulation de workloads Data ; Bonne compréhension des environnements conteneurisés et des pratiques CI/CD ; Expérience sur des plateformes Kubernetes, OpenShift et Docker ; Capacité à intervenir sur des environnements on-premise sécurisés ; Connaissance des meilleures pratiques en matière de sécurité des données, conformité et gouvernance ; Expérience en automatisation et infrastructure as code ; Capacité à documenter, structurer et sécuriser des services techniques destinés à la production ; Aptitude à porter un rôle de référent technique au sein d’une équipe produit. Une expérience dans le secteur bancaire, financier ou dans un environnement fortement réglementé sera particulièrement appréciée. Une connaissance des plateformes d’IA générative, des environnements LLMOps ou des plateformes agentiques constitue également un plus.

Au sein de l'IT Group Production, le projet vise l'optimisation du MTTR (Mean Time To Repair) par l'automatisation de l'analyse d'incidents. L'objectif est de réduire drastiquement le temps d'identification des causes racines (Root Cause Analysis - RCA) en exploitant les données d'observabilité via des technologies d'Intelligence Artificielle et de Machine Learning. Le prestataire sera intégré au stream "Observabilité" wet travaillera en collaboration étroite avec l'équipe "Core IA" (en charge de la plateforme agentique). Ses missions principales incluent : * Développement d'agents intelligents spécialisés dans le diagnostic technique, en s'appuyant sur les frameworks LangChain et LangGraph. * Conception et déploiement de jobs de détection d'anomalies automatisés pour identifier les dérives comportementales des systèmes. * Exploitation et corrélation des sources de données : ingestion et analyse des logs via Elasticsearch et des métriques de performance/APM via Dynatrace. * Industrialisation de modèles LLM appliqués à la RCA pour transformer les données brutes d'observabilité en diagnostics actionnables. Environnement technique cible :

Contexte au sein d'une équipe d'une vingtaine de personnes en charge des process et des référentiels. Missions Responsabilité de projets techniques Gestion de l'asset management Conformité des référentiels, d'initiatives IA autour de la data Gestion des supports de comités de gouvernance pour la prod 2S Suivi de la bonne gestion des référentiels applicatifs et techniques en lien avec les responsables associés Reportings sur la complétude de ces référentiels + relance des équipes pour mise à jour Spoc technique pour l'asset management 2S en lien avec les supports applicatifs et les équipes CIB central