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Le besoin porte sur un renforcement de l'équipe de Data Scientist de la division AI de la plateforme CIB/Banking. Cette équipe est spécialisée dans l'intégration de solution AI innovantes au sein des diverses applications comme de l'extraction de données à partir de divers documents (états financiers, documents de crédit, etc.) et systèmes internes. Le périmètre d'intervention comprend la participation aux différentes étapes des projets de data science, notamment : Définition et contribution à la mise en œuvre de solutions agentiques pour la simplification et l'accélération de process métiers complexes. Interaction avec les Métiers afin de maximiser l'impact et l'adoption des solutions IA. Extraction des données à partir de divers documents et systèmes internes en utilisant pipelines IA agentiques. Mise en place de systèmes d'évaluations et d'observabilités sur des pipelines agentiques. Déploiement de LLMs, modèles sur des gpus dans un environnement de dev. Amélioration continue : Amélioration constante des performances de l'extraction de données dans le cadre d'une approche itérative et incrémentale. Mise en œuvre de stratégies de test afin de contribuer au maintien du niveau de qualité et à l'amélioration continue des processus de développement. Interaction des standards de développement IT les plus élevés pour industrialiser la data science, en interagissant avec les architectes, les équipes de production. Soutien technique, transfert de compétences et responsabilité technique de use cases métiers et participation à leur mise en production.

Et si votre prochain projet faisait grandir vos compétences autant que votre carrière ? 🚀 Chez K-LAGAN, nous accompagnons nos clients sur des projets technologiques ambitieux autour du développement logiciel, de la Data et de l'Intelligence Artificielle. Aujourd'hui, nous recherchons un(e) Tech Lead / Ingénieur IA Générative appliquée au développement logiciel pour rejoindre l'un de nos clients du secteur de l'assurance, basé à Niort. 🎯 Votre missionVotre objectif sera d'identifier et de démontrer concrètement comment l'IA générative peut améliorer le quotidien des équipes de développement : conception, code, tests, documentation et maintenance. Vous travaillerez en proximité avec le Product Manager, les développeurs et les experts techniques pour identifier les bons cas d'usage, construire des POC et mesurer leur valeur avant une éventuelle industrialisation. 🤖 Vos missionsIdentifier les cas d'usage IA générative à forte valeur pour les équipes IT Concevoir et réaliser des POC, pilotes et démonstrateurs Expérimenter et industrialiser les usages autour de GitHub Copilot et Microsoft Copilot Accompagner les développeurs dans une utilisation avancée de GitHub Copilot Concevoir et mettre en œuvre des Copilot Agents Explorer les usages IA sur le développement, les tests, la documentation et la maintenance Mesurer les gains : productivité, qualité, délais et satisfaction utilisateurs Formaliser les bonnes pratiques et retours d'expérience Animer des ateliers, démonstrations et partages de connaissances Assurer une veille sur les nouvelles technologies d'IA appliquées au Software Engineering Participer à la priorisation des expérimentations et futurs investissements

Contexte de la missionDans le cadre du renforcement de notre équipe Cyber Threat Intelligence (CTI), nous recherchons un(e) Consultant(e) CTI spécialisé(e) en cybersécurité et en Intelligence Artificielle (IA). Vous interviendrez au sein de l'équipe CTI afin de contribuer aux activités quotidiennes de renseignement sur les cybermenaces et d'apporter une expertise complémentaire sur les menaces et initiatives liées à l'IA, notamment sur les sujets de Vulnerability Intelligence, LLM et IA agentique. Vos objectifsApporter un support spécialisé aux activités opérationnelles de Cyber Threat Intelligence. Participer à l'identification, l'analyse et au suivi des cybermenaces. Intégrer les enjeux liés aux menaces et technologies d'IA dans les activités de Threat Intelligence. Contribuer à l'amélioration de la connaissance du Threat Landscape. Vos principales responsabilitésVous serez notamment amené(e) à intervenir sur les activités suivantes : Cyber Threat IntelligenceRéaliser de la Vulnerability Intelligence : veille, analyse et suivi des vulnérabilités. Analyser les compromissions de tiers et évaluer leur impact potentiel. Réaliser des activités de Threat Modeling. Assurer la surveillance des acteurs malveillants, groupes cybercriminels et campagnes de cybermenaces. Mettre en place et assurer la gestion des alertes de sécurité. Traiter les RFI (Requests for Information). Réaliser l'analyse et le suivi du Threat Landscape. Collecter, corréler et analyser des informations provenant de différentes sources CTI. Intelligence Artificielle & Cyber Threat IntelligenceVous apporterez également votre expertise sur les sujets émergents liés à l'IA, notamment : LLM (Large Language Models). Agentic AI / IA agentique. Menaces, vulnérabilités et risques associés aux technologies d'IA. Analyse des nouvelles techniques et usages malveillants de l'IA. Intégration des enjeux liés à l'IA dans les activités de Cyber Threat Intelligence. Sources et outils utilisésVous serez amené(e) à exploiter différentes sources et plateformes spécialisées en Cyber Threat Intelligence, notamment : Sources CTI : Feedly VirusTotal / Google Threat Intelligence Intel471 Recorded Future Outils et plateformes : Jira Confluence OpenCTI

Dans le cadre d'une démarche de transformation technologique, une équipe spécialisée en Data, IA et Innovation développe et industrialise de nouvelles capacités autour de l'IA générative et des systèmes agentiques. Le/la AI Engineer Lead intervient au sein d'une équipe dédiée à la conception, au développement et à l'exploitation d'un environnement de démonstration permettant de présenter les capacités d'une plateforme agentique et de développer des cas d'usage concrets. L'objectif du poste est de transformer les capacités technologiques de la plateforme en démonstrations fiables, reproductibles et à forte valeur métier, afin de faciliter leur adoption auprès des différentes parties prenantes. Missions principalesConception et développement de la plateformeParticiper à la conception, au déploiement et à la maintenance de l'environnement de démonstration. Configurer et faire évoluer les différents composants de la plateforme. Garantir la stabilité, la fiabilité et la disponibilité de l'environnement. Développement de solutions IA et GenAIConcevoir et développer des cas d'usage de bout en bout autour de l'IA générative et des systèmes agentiques. Implémenter les différents composants nécessaires aux systèmes agentiques : orchestration, workflows, gestion des états, planification et utilisation d'outils. Mettre en œuvre des architectures basées sur les LLM, le RAG, la recherche sémantique et le prompt engineering. Développer des solutions permettant de démontrer concrètement la valeur des nouvelles capacités technologiques. Développement de composants réutilisablesConcevoir des accélérateurs, templates, scripts et composants réutilisables. Développer des frameworks et briques techniques permettant d'accélérer la création de nouveaux cas d'usage. Produire des jeux de données et environnements permettant de reproduire les démonstrations. Intégration et architectureIntégrer les solutions IA avec des systèmes d'entreprise, des API, des services cloud et des plateformes de données. Participer à la conception d'architectures cloud-native. Assurer l'interopérabilité entre les différents composants techniques. Industrialisation et qualitéMettre en place des pratiques de monitoring, d'observabilité et de fiabilité. Participer à l'amélioration de la qualité du code et à la mise en place de tests. Contribuer aux pratiques CI/CD et aux principes de développement sécurisé. Participer au cycle de vie des applications IA, de leur développement jusqu'à leur déploiement et leur supervision. Accompagnement des parties prenantesPréparer et maintenir les environnements pour les démonstrations et présentations. Accompagner les équipes techniques, produit et métier dans la compréhension et l'utilisation des solutions développées. Participer aux échanges avec les différentes parties prenantes afin d'identifier les besoins et de transformer les capacités technologiques en cas d'usage concrets.

Panda Services est une Entreprise de Services du Numérique spécialisée en Ingénierie Informatique, présente sur le marché depuis plus de 22 ans, réalisant pour ses clients des prestations de haut niveau en assistance technique. Nous recherchons un/e Architecte Agentic AI pour accompagner l'un de nos clients basé à Paris. Description du poste Nous recherchons un(e) Architecte Agentic AI pour accompagner la définition et la conception des architectures d'intelligence artificielle générative et des systèmes multi-agents. Missions principales Définir les architectures de référence et les standards techniques des systèmes Agentic AI. Contribuer à la construction de l'Agentic AI Blueprint et formaliser les bonnes pratiques d'architecture. Documenter les principaux design patterns : ReAct, Plan-and-Execute, Multi-Agent Collaboration et Agentic RAG. Cartographier les capacités nécessaires à l'exploitation des systèmes agentiques : orchestration, mémoire, sécurité, gouvernance et observabilité. Évaluer les frameworks Agentic AI, les solutions RAG et les bases de données vectorielles. Assurer une veille technologique sur les LLMs, l'IA générative, le MLOps/LLMOps et les architectures multi-agents. Profil recherché 7 à 10 ans d'expérience en architecture logicielle, architecture technique ou intelligence artificielle. Bonne maîtrise des LLMs, de l'IA générative, du RAG et des systèmes multi-agents. Connaissance des frameworks Agentic AI et des patterns d'orchestration. Compétences en conception d'architectures, sécurité, gouvernance et industrialisation des solutions IA. Esprit d'analyse, autonomie et capacité à formaliser des standards techniques.

Au sein du pôle digital d'un grand groupe international, vous rejoignez l'équipe d'optimisation des parcours clients digitaux dans le cadre de son renforcement. L'objectif est de développer des modèles analytiques avancés pour optimiser les parcours clients, améliorer la conversion, personnaliser l'expérience digitale et maximiser la performance des actions marketing et opérationnelles. Vous interviendrez au cœur des sujets clés de l'équipe : Clustering et segmentation comportementale : segmenter les utilisateurs selon leur navigation, leurs transactions et leurs usages digitaux, et identifier personas, micro-segments, intentions et points de friction. Systèmes de recommandation : concevoir des recommandations personnalisées de contenus et de services additionnels selon une approche hybride (collaborative, contenu et séquentielle). Modèles prédictifs : prédire la conversion, le churn et la complétion du funnel, prévoir les volumes par étape du parcours et classifier les comportements (drop-off, intention, scoring). Attribution multi-touch : construire des modèles de Markov (1er et 2e ordre) et de Shapley, mesurer le poids de chaque point de contact (email, WalkMe, AB Tasty, notifications, pages clés) et calculer le ROI des actions menées. IA générative et LLM : développer des modèles capables d'interpréter automatiquement les résultats analytiques, de détecter les irritants et de générer des recommandations pour orienter les décisions. COMPÉTENCES TECHNIQUES ATTENDUES Langages : Python avancé (programmation orientée objet), SQL. Data platform : Snowflake, Dataiku DSS (scénarios, job scheduling), notebooks Jupyter. Machine learning : supervisé et non supervisé (K-means…), deep learning, séries temporelles, feature engineering, SHAP. Modélisation marketing : attribution multi-touch (Markov, Shapley), recommender systems, scoring, prédiction de conversion et de churn. IA générative : LLM, NLP, embeddings, classification sémantique.

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ 🏠 1 jour de télétravail / semaine - 📍 Lyon (02) - 🛠 Expérience de 5 ans minimum Nous recherchons actuellement un.e Tech Lead IA Générative & Agentique pour intervenir chez l'un de nos clients, au sein de son équipe Data & IA. Votre rôle ? Concevoir des architectures IA robustes, industrialiser les agents et les solutions basées sur les LLM, évaluer les modèles et maîtriser les coûts dans un environnement multicloud. Un poste résolument technique : environ 50 % de votre temps sera consacré à la conception et au développement, et l'autre moitié à l'architecture et à l'accompagnement des équipes. Vos missions : 1/ Concevoir et développer des architectures IA agentiques - Définir les architectures cibles et les standards de développement IA dans un environnement multicloud : AWS Bedrock, GCP Vertex AI et Azure Foundry. - Concevoir le harness des agents : orchestration, intégration des outils et serveurs MCP, gestion du contexte et sécurité. - Développer des composants réutilisables pour faciliter la création et l'industrialisation des solutions IA. - Faire évoluer les cas d'usage à forte valeur ajoutée, du prototype à la mise en production. 2/ Évaluer les modèles et les agents IA - Construire un dispositif commun d'évaluation des modèles et des agents, avec des jeux de test élaborés en collaboration avec les équipes métiers. - Comparer les performances des différents LLM et fournisseurs sur des cas d'usage concrets. - S'appuyer sur des résultats mesurables pour orienter les choix technologiques. 3/ Industrialiser les solutions et maîtriser les coûts - Collaborer avec l'équipe DevOps pour mettre en place les pipelines CI/CD, l'observabilité et les mécanismes de contrôle et de sécurité (guardrails). - Définir les critères de passage en production en intégrant les exigences de cybersécurité et les contraintes réglementaires. - Piloter les coûts d'exploitation des solutions IA : suivi de la consommation de tokens et des ressources de calcul, optimisation et prévisions budgétaires. 4/ Accompagner les équipes sur les pratiques IA - Partager les bonnes pratiques de développement agentique, notamment autour de Claude Code et des outils équivalents. - Intervenir comme référent technique IA auprès des équipes Développement, Infrastructure, Data, Cybersécurité, Juridique et des métiers. - Assurer une veille sur les évolutions des modèles, frameworks agentiques et méthodes d'évaluation pour faire évoluer les pratiques techniques.

Notre client dans le secteur Banque et finance recherche un/une Ingénieur(e) IA / DevOps – Industrialisation d'agents IA et de serveurs MCP H/F Description de la mission : Notre client, banque de détail d'un grand goupe bancaire, cherche à renforcer sa Tribu dédiée à l'IA. Contexte Une équipe d'intelligence artificielle dispose d'une solution agentique développée en interne et fonctionnelle au stade de prototype : un agent IA orchestrateur et trois serveurs MCP (Model Context Protocol) exposant les outils mobilisés par l'agent. Les choix d'architecture, de frameworks et de composants d'infrastructure ont été arrêtés et validés lors d'une première phase de développement. La prestation s'appuie sur un assistant de code mis à disposition. Son utilisation est nécessaire pour réaliser le périmètre dans l'enveloppe de 40 jours. La capacité à cadrer les demandes, à revoir de manière critique le code produit et à garantir la non-régression sera évaluée. Mission Porter les quatre composants existants du prototype à un niveau de qualité compatible avec une exploitation en production, en améliorant la tenue de charge, la maintenabilité du code et la supervision. La mission porte exclusivement sur la mise à niveau de l'existant dans le cadre technique défini : elle ne comprend ni développement de nouvelles fonctionnalités métier ni remise en cause des solutions retenues. La prestation s'effectue au sein d'une squad en méthode agile, avec un point d'avancement quotidien. Chaque lot livré est soumis à la revue d'un référent technique. Des interactions régulières sont prévues avec les équipes chargées de la production, de l'exploitation, de la plateforme et du socle technique. Principales responsabilités Diagnostiquer les quatre composants et formaliser, avec la squad, un plan de mise à niveau priorisé, chiffré et arbitré, attendu à J+5. Refactorer et structurer le code : séparation des responsabilités, externalisation de la configuration, normalisation de la gestion des erreurs et des reprises, résorption de la dette de prototypage et respect des conventions de développement. Mettre en place des tests unitaires, d'intégration et de contrat sur les interfaces MCP, intégrer les tests à la chaîne CI/CD et définir un seuil de couverture. Améliorer la tenue de charge par la gestion de la concurrence et des appels asynchrones, le pooling des connexions, les time-outs, les stratégies de retry et les coupe-circuits. Réaliser des tests de performance et de montée en charge, puis documenter le dimensionnement cible et les limites connues de la solution. Instrumenter l'observabilité : logs structurés et corrélés, métriques techniques et métiers, traces distribuées de la chaîne agent–serveurs MCP–systèmes appelés, suivi de la consommation de jetons et des coûts d'inférence, tableaux de bord et alertes. Renforcer la sécurité d'exploitation définie lors de la première phase : gestion des secrets, contrôle des jetons et des périmètres d'autorisation, journalisation d'audit. Produire la documentation d'exploitation et de maintenance, les procédures de diagnostic et le runbook, puis transférer les compétences à l'équipe interne. Utiliser l'assistant de code avec discernement et assurer la revue critique du code généré ainsi que la non-régression. Environnement technique Développement : Python, programmation asynchrone, concurrence, gestion des erreurs et des reprises IA et protocoles : agents IA, MCP (Model Context Protocol), frameworks d'orchestration LLM, SDK MCP DevOps et conteneurisation : Git, GitLab CI ou équivalent, CI/CD, Docker, Kubernetes Tests et performance : pytest, Locust, k6 ou équivalent Observabilité : logs, métriques, traces distribuées, tableaux de bord et alertes Méthodes : Scrum, Kanban Assistance au développement : Claude Code Livrables attendus Programme documenté Dossier technique et dossier d'architecture technique Dossier d'exploitation et dossier de configuration Plan de développement et documents de suivi Résultats des tests et relevés de mesures Procédures de diagnostic et runbook Bilan de projet et transfert de compétences Profil recherché Expérience Expérience confirmée de 3 à 7 ans dans le passage à l'échelle de composants logiciels. Expérience en ingénierie logicielle appliquée à l'IA, avec un accent sur la qualité, la robustesse et l'exploitabilité du code plutôt que sur la modélisation. Compétences techniques Développement avancé en Python en contexte de production. Industrialisation logicielle : refactoring, tests automatisés, CI/CD, qualité et maintenabilité du code. Gestion de la performance et de la charge : tests de montée en charge, time-outs, retries, coupe-circuits et dimensionnement. Observabilité : logs structurés, métriques, tableaux de bord et alertes. Écosystème agents IA et MCP, frameworks d'orchestration LLM et usage professionnel d'un assistant de code. Pratiques DevOps : conteneurisation, déploiement automatisé et gestion de configuration. Compétences personnelles Rigueur et capacité à travailler sur du code écrit par d'autres. Autonomie dans la conduite du chantier, capacité à documenter ses choix et à les défendre en revue. Capacité à prioriser et à concilier exigences techniques et délais. Capacité à challenger une solution existante sans remettre en cause le cadre technique retenu. Langues Anglais technique professionnel, pour la lecture de documentation et les échanges écrits. Compétences / Qualités indispensables : Python avancé en production, Industrialisation logicielle et CI/CD, Performance et tenue de charge, Observabilité, Agents IA et MCP, Usage critique d'un assistant de code Compétences / Qualités qui seraient un + : Expérience en environnement bancaire ou réglementéInformations concernant le télétravail : Oui — 2 jours/semaine

Le ou la Data Engineer FinOps contribue à l'automatisation, à l'intégration et à l'évolution d'une plateforme interne dédiée au pilotage des consommations Cloud et des usages de l'intelligence artificielle. Le poste combine développement de solutions data, automatisation de tableaux de bord Power BI et maintien en conditions opérationnelles. Les principales responsabilités consistent à connecter différentes sources FinOps, automatiser l'actualisation des données et intégrer les tableaux de bord existants dans la plateforme. La personne conçoit également des fonctionnalités de suivi des coûts, d'allocation budgétaire, de gouvernance FinOps et de reporting. Elle participe à l'intégration de services d'IA générative et de modèles de langage hébergés dans l'Union européenne, dans le respect des exigences de sécurité, de confidentialité et de souveraineté. Elle assure enfin le support, le conseil, la documentation, le transfert de compétences ainsi que la maintenance et l'évolution continue de la solution.

Nous recherchons pour notre client, un grand groupe industriel international évoluant dans un environnement réglementé, un Product Owner Dataiku / Product Manager. Il contribuera à la stratégie produit et au déploiement des plateformes du socle Data & IA du groupe. Dataiku est l'outil pivot de la Data Science, de l'IA self-service et de l'agentique pour les métiers. Le périmètre couvre aussi les solutions d'IA générative de l'écosystème et les briques à venir. Au-delà de la gestion produit, le consultant sera un contributeur clé de la veille LLM et de la réflexion stratégique IA générative du groupe. Le contexte impose de fortes exigences de souveraineté, de sécurité et de conformité SI. Maîtrise fonctionnelle de la plateforme Dataiku Flows et recipes : préparation visuelle, jointures, transformations, datasets et connexions aux sources Modélisation ML : Visual ML / AutoML, déploiement, scoring, API endpoints et MLOps Dataiku Applications, dashboards et webapps Gestion de projets, environnements de code Python/R, plugins et extensions Capacités GenAI et agentiques : LLM Mesh, Prompt Studios, RAG, agents et Govern node Administration : gouvernance des espaces, rôles et permissions, licences et nœuds Déploiement et adoption Piloter la roadmap de déploiement à l'échelle des BU, des sites et du central Animer la communauté d'utilisateurs : formations, bonnes pratiques et templates réutilisables Mesurer l'usage et la valeur : KPIs d'adoption, projets actifs, ROI et satisfaction Dialoguer avec l'éditeur sur la roadmap et le support, en lien avec les équipes plateformes Gouvernance des cas d'usage Tenir à jour le portefeuille des cas d'usage développés sur la plateforme Assurer la conformité des projets au cadre de gouvernance Data & IA Suivre le cycle de vie des cas d'usage : POC, industrialisation, run et décommissionnement Garantir la traçabilité, la documentation et la réutilisation des assets entre BU et sites

Contexte de la mission : Dans le cadre du développement de ses solutions d'intelligence artificielle, une équipe technique recherche un consultant spécialisé en IA / LLMOps pour contribuer à la conception, au développement et à la mise en production de solutions d'IA, d'IA générative, de NLP et de Speech-to-Text. Le consultant interviendra sur des projets concrets, de l'expérimentation jusqu'à l'industrialisation des modèles et des services IA, en collaboration avec des équipes pluridisciplinaires. Missions principales : - Concevoir, développer et déployer des solutions d'IA et de Machine Learning en environnement de production. - Développer des applications et services IA en Python et/ou Node.js, avec manipulation de données SQL. -Concevoir et mettre en œuvre des architectures basées sur les LLM, notamment des systèmes RAG, des modèles d'embeddings et des bases de données vectorielles. -Industrialiser les solutions IA à l'aide de pratiques MLOps, de conteneurs Docker, de Kubernetes et de pipelines CI/CD. -Mettre en place le suivi des expérimentations, l'évaluation de la qualité des réponses des LLM et la gestion des évolutions des prompts, notamment avec MLflow. -Développer et exposer des API métiers autour du Speech-to-Text, de la classification de contenus, de la génération de titres optimisés SEO et de la contextualisation de données. -Contribuer à l'amélioration continue des performances, de la fiabilité et de la qualité des solutions mises en production. Compétences techniques requises : - IA / Machine Learning : au moins 3 ans d'expérience en développement IA, ML ou Deep Learning, avec des déploiements effectifs en production. -Développement : maîtrise de Python et/ou Node.js, ainsi que du langage SQL. -IA générative : conception d'architectures LLM, RAG, embeddings et bases vectorielles. -DevOps : Docker, Kubernetes et CI/CD avec GitLab. -MLOps : MLflow, suivi des expérimentations, évaluation des LLM (LLM-as-a-judge, golden datasets) et suivi des évolutions des prompts. -NLP / Speech-to-Text : développement de services de traitement automatique du langage et de reconnaissance vocale, exposés via des API. Compétences appréciées : - Expérience des environnements Cloud et hybrides : GCP, Azure ou Cloud souverain (OVHcloud, Scaleway), avec des contraintes d'hébergement on-premise. -Conception et déploiement d'agents IA, mise en œuvre de Small Language Models (SLM). -Réalisation de tests de performance : charge, stress et endurance. -Mise en place de solutions de monitoring et d'observabilité avec Prometheus et Grafana. -Capacité à vulgariser des sujets techniques auprès d'interlocuteurs non techniques. -Autonomie, adaptabilité et pratique des méthodes agiles. Profil recherché : Consultant disposant de 3 à 5 ans d'expérience significative en développement IA et en industrialisation de solutions d'intelligence artificielle, avec une expérience concrète de mise en production de services IA générative et/ou NLP. Le profil recherché doit être à la fois opérationnel sur le développement et capable de contribuer à l'industrialisation, à l'évaluation et au maintien en conditions opérationnelles des solutions déployées.

Le client recherche un expert IA et DevSecOps. Il attend un profil très technique disposant de solides fondamentaux en développement et DevOps, capable de : Concevoir et développer des solutions IA (agents, RAG, MCP, assistants IA). Intégrer l'IA dans les chaînes CI/CD et l'outillage GitLab. Développer en Python et intégrer des APIs IA. Travailler dans des environnements Cloud AWS / GCP. Vulgariser les sujets IA auprès de publics non techniques. Participer à la veille, aux démonstrations et à la montée en compétence des équipes.