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Au sein d'une équipe spécialisée dans les projets Data & IA, vous participez à la conception et au développement de solutions basées sur l'IA générative. Participer à la conception et au développement de solutions GenAI. Travailler sur des sujets liés aux LLM, RAG et assistants conversationnels. Contribuer à l'automatisation et à l'optimisation de processus grâce à l'IA. Exploiter les services Google Cloud Platform (GCP) dédiés à l'IA, notamment Vertex AI. Participer aux différentes phases des projets : conception, développement, tests et amélioration des solutions. Être force de proposition sur les nouvelles technologies et les usages de l'IA.

Dans le cadre d'un projet stratégique pour l'un de nos clients grands comptes, nous recherchons un(e) Développeur(se) confirmé(e) spécialisé(e) en IA Générative et architectures LLM. L'objectif de la mission est de concevoir, développer et industrialiser une plateforme d'IA générative dédiée à l'analyse documentaire, en s'appuyant sur des architectures modernes de type LLM open source, RAG et systèmes multi-agents. La mission couvre l'ensemble du cycle de vie : du cadrage technique à l'intégration en production au sein d'un Système d'Information complexe et sécurisé. Les missions: Back-end & InfrastructureConception et développement de l'architecture serveur Développement Python / FastAPI Développement et sécurisation d'API REST Gestion des bases de données, API et performance serveur Docker, déploiement et industrialisation des composants IA Gestion des donnéesMise en place de pipelines ETL automatisés (collecte, nettoyage, transformation) Intégration de bases de données SQL / NoSQL Traitements asynchrones à grande échelle Intégration & Modélisation IAIntégration de modèles LLM open source (via Hugging Face ou API) Mise en œuvre de pipelines RAG, embeddings et vector stores Prompt engineering et optimisation des chaînes d'inférence Intégration dans des applications métier existantes Optimisation & PerformanceMonitoring, logs et gestion de la latence Optimisation GPU/CPU, mise en cache, compression Réduction des coûts d'infrastructure cloud/on-premise Collaboration & PilotageTraduction des besoins métiers en solutions techniques Participation active aux ateliers avec les parties prenantes Contribution à la gestion des risques et au planning projet

Nous recherchons un(e) Data Scientist / Expert IA disposant d'un doctorat (PhD) en Machine Learning / NLP ou domaine proche, pour rejoindre nos équipes à Paris au sein de projets à forte valeur ajoutée en intelligence artificielle appliquée. Profil PHD EXPERIMENTE ayant plusieurs expériences profesionnelles concrètes CDI de préférence (ouvert aux freelance pour certaines missions) : Rémunération fixe définie selon votre expérience et votre profil, complétée par une prime de performance. . Package d'avantages incluant mutuelle, prévoyance et chèques-repas. Projets sur Paris, luxembourg ou Belgique Votre rôle Concevoir, développer et industrialiser des solutions d'IA (NLP, LLM, IA générative) au service de cas d'usage métiers concrets. Participer à la définition des architectures data/IA et aux choix technologiques associés (cloud, outils, librairies). Contribuer à la mise en production des modèles (qualité, performance, robustesse) en lien étroit avec les équipes produit et métier. Intervenir sur tout le cycle de vie des projets : cadrage, POC, expérimentation, déploiement, suivi et amélioration continue. Ce que nous offrons Des projets IA de pointe, avec un fort niveau d'autonomie et de responsabilité. Un environnement stimulant, à l'interface entre R&D, innovation et enjeux business. Un cadre parisien dynamique, au sein d'équipes passionnées par l'intelligence artificielle et son impact concret. 🗼 Comment se passe la suite Trois étapes : un premier entretien avec l'équipe recrutement, une évaluation technique sur des cas proches de ceux que vous rencontrerez et/ou en fonction du besoin clients , et un entretien vidéo asynchrone conduit par un assistant IA. Les résultats de cette dernière étape sont revus par nos équipes avant toute décision.

Nous recherchons actuellement un profil Tech Lead Fullstack & IA dans le cadre d'un renforcement d'équipe chez notre client dans le secteur de l'hôtellerie. Nous recherchons un profil senior, hands-on, à dominante Tech Lead / Lead Developer Full Stack & IA, capable de conjuguer expertise technique, leadership et innovation. Nous recherchons un véritable référent technique opérationnel, capable d'intervenir dans le code, de faire progresser les développeurs et d'industrialiser de nouvelles pratiques, notamment autour de l'IA. Vos missions : Au sein d'une équipe technique déjà structurée, vous aurez notamment pour responsabilités de : Participer activement au développement et aux choix techniques de l'équipe. Apporter votre expertise sur les sujets Full Stack, Node.js, API et IA. Animer techniquement l'équipe et accompagner la montée en compétence des développeurs. Structurer et diffuser les bonnes pratiques de développement. Industrialiser l'utilisation de l'IA appliquée au Software Engineering. Accompagner les équipes dans l'utilisation de l'IA pour développer, tester, analyser et améliorer le code. Garantir la performance, la qualité et la scalabilité des applications et des API. Anticiper les problématiques techniques et proposer de nouvelles pratiques ou solutions. Environnement technique : Node.js Express.js React Microsoft Azure Couches Front développées en interne Mac / VS Code principalement IA & Software Engineering : Nous recherchons un profil ayant déjà une expérience concrète de l'IA appliquée au développement logiciel : Utilisation avancée d'outils de développement assisté par IA, notamment Anthropic ou solutions équivalentes. Développement, génération de tests, analyse et amélioration du code avec l'IA. Mise en place de bonnes pratiques autour du développement assisté par IA. Capacité à industrialiser ces usages dans une logique d'usine logicielle, tout en conservant maîtrise, contrôle et confiance dans le code généré. Vous interviendrez notamment autour d'un produit API stratégique, comprenant environ 300 endpoints et jouant un rôle central de façade entre de nombreux systèmes Front et Back. L'équipe dispose également de son propre MCP et assure l'ownership de son propre RAG.

Nous recherchons un Data Engineer Senior pour renforcer une squad dédiée à la performance énergétique, au sein d'une plateforme Data organisée en Data Mesh. Vous interviendrez sur des sujets à forte dominante Data Engineering, développement Python, Cloud AWS et industrialisation de solutions Data & IA, avec un rôle à la fois opérationnel et de référent technique. Vos missions :Concevoir et développer des pipelines de données robustes, industrialisés et maintenables. Développer des API et services Python, notamment avec FastAPI. Concevoir et faire évoluer des solutions sur AWS : Glue, Lambda, SQS, SNS, Redshift, API Gateway… Concevoir et optimiser les traitements SQL et les modèles de données sur Redshift. Participer à la mise en œuvre et à l'évolution des modèles de données avec dbt. Concevoir et maintenir les orchestrations avec Airflow. Mettre en place les tests automatisés, le monitoring, l'alerting et la supervision. Contribuer à la construction et à l'évolution de Data Products dans un environnement Data Mesh. Participer à des cas d'usage Data Science, Machine Learning et IA appliquée. Contribuer à l'industrialisation et à la mise en production de modèles et solutions IA. Prendre en charge le Run, analyser les incidents et garantir la fiabilité des produits de données. Participer aux choix techniques, benchmarks, POC et spikes. Travailler en proximité avec les Data Analysts, Analytics Engineers, Data Scientists, Architectes et Product Owners.

ContexteAu sein de la Direction Informatique , le Head of IT AI Platform est responsable de la définition, du déploiement et du passage à l'échelle de la plateforme d'intelligence artificielle du Groupe. Le poste a pour vocation d'opérer les capacités IA du Groupe (IA générative, LLM, agents IA) sous forme de plateforme mutualisée permettant aux différents métiers de développer et exploiter des cas d'usage IA à grande échelle dans un environnement sécurisé, gouverné et conforme aux exigences réglementaires. Mission principaleDéfinir, construire, industrialiser et exploiter une plateforme IA scalable, sécurisée et performante permettant l'adoption généralisée de l'intelligence artificielle au sein du Groupe en : Considérant les capacités IA comme des produits. Industrialisant l'ensemble du cycle de vie des modèles IA. Favorisant l'adoption du self-service IA. Garantissant la gouvernance, la maîtrise des risques et la conformité. Assurant la performance, la disponibilité et l'évolutivité des solutions IA. Responsabilités principales1. Définition de la stratégie et du modèle opérationnel IADéfinir et piloter la vision, la feuille de route et le modèle opérationnel de la plateforme IA. Sélectionner et encadrer l'utilisation des modèles Frontier et Open Source. Aligner les initiatives IA avec les priorités métier et la stratégie Data & AI du Groupe. Définir et suivre les indicateurs clés de performance : Usage Adoption Qualité de service Performance Coûts Piloter les budgets et investissements liés aux plateformes IA. 2. Ownership de la plateforme IAAssurer la responsabilité complète des plateformes : Prisme AI Microsoft Foundry Claude for Work Microsoft Copilot for Work Sur les dimensions suivantes : Disponibilité et continuité de service Respect des SLA et SLO Maîtrise des coûts Optimisation de la consommation d'API et des LLM Capacity planning Scalabilité Support et exploitation Mettre en place : Monitoring Alerting Gestion des incidents Gestion du cycle de vie des solutions Plan d'amélioration continue des services IA. 3. Architecture et intégration des plateformes IAPiloter l'architecture technique des solutions IA du Groupe. Concevoir les schémas d'intégration avec : Snowflake Les LLM Les systèmes applicatifs internes Développer les modèles de connecteurs standards. Définir les patterns d'intégration réutilisables. Garantir la robustesse et la maintenabilité des environnements IA. 4. Industrialisation des modèles IA (LLMOps / MLOps)Définir le cadre d'exploitation des modèles Frontier et Open Source. Mettre en œuvre : Gestion du cycle de vie des modèles Déploiement Monitoring Versioning Réentraînement CI/CD IA Assurer les déploiements en production à grande échelle. Mesurer continuellement : Performance Fiabilité Taux d'utilisation Consommation Coûts. 5. Gouvernance, conformité et gestion des risquesDéfinir le cadre de gouvernance IA du Groupe. Mettre en place : Politiques d'accès Processus de validation des modèles Contrôles de risques Gestion des hallucinations Frameworks de conformité Assurer : La confidentialité des données La sécurité des usages IA Le respect des contraintes réglementaires. Collaborer étroitement avec les équipes Data & Digital Services. 6. Adoption et self-serviceDévelopper un catalogue de services IA. Construire un marketplace IA interne. Mettre à disposition : Agents IA réutilisables Prompts standardisés APIs Composants partagés Améliorer l'expérience des développeurs et utilisateurs. Promouvoir l'adoption de l'IA auprès de l'ensemble des métiers. 7. Création de valeur et pilotage des résultatsAssurer les livraisons de bout en bout des capacités de la plateforme IA. Prioriser les initiatives avec le comité de gouvernance IA. Mesurer les bénéfices obtenus : Productivité Adoption Retour sur investissement Création de valeur métier. Garantir l'alignement entre les besoins métiers et les capacités technologiques disponibles. 8. Management et leadershipEncadrer les équipes d'ingénierie IA. Structurer les capacités d'AI Engineering du Groupe. Gérer les équipes internes et partenaires externes. Développer une culture produit autour des plateformes IA. Accompagner la transformation technologique du Groupe. 9. Partenariat avec les services Data & DigitalCo-piloter la transformation IA de l'entreprise. Aligner : Roadmap IT Priorités stratégiques Portefeuille d'investissements Favoriser l'industrialisation des cas d'usage IA. Coordonner les initiatives IA transverses du Groupe. Piloter les budgets informatiques dédiés à l'intelligence artificielle. Pourquoi rejoindre ce projet ?Vous serez au cœur de la transformation IA d'un groupe bancaire international et aurez la responsabilité de construire et d'industrialiser une plateforme stratégique permettant de démocratiser l'usage de l'Intelligence Artificielle à l'échelle de l'entreprise tout en garantissant sécurité, conformité et création de valeur métier.

Dans le cadre de la définition de sa stratégie technique IA, un grand compte recherche un Architecte IA pour cadrer les choix structurants et urbaniser l'intégration des solutions d'intelligence artificielle dans son système d'information. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ La définition de l'architecture cible des solutions IA : choix des modèles (propriétaires, open-weight, hébergement), patterns d'intégration (RAG, agents, fine-tuning), urbanisation dans le SI existant ▪ L'élaboration des schémas d'intégration et d'urbanisation ▪ Les arbitrages entre performance, coût, sécurité et réversibilité ▪ La définition des standards et patterns réutilisables pour les équipes de développement ▪ L'évaluation des solutions du marché et des nouveaux modèles (build vs buy) ▪ Le cadrage des exigences non fonctionnelles : scalabilité, traçabilité, souveraineté des données ▪ L'accompagnement des équipes projet dans la déclinaison des choix d'architecture ▪ La rédaction des dossiers d'architecture et la présentation en comité

Contexte de la mission • Intervention sur un programme IA déjà déployé en environnement de production • Audit et validation des choix d'architecture réalisés sur plusieurs cas d'usage IA • Collaboration avec des équipes internationales intervenant sur les projets • Enjeu d'industrialisation et de sécurisation des solutions existantes Votre rôle au quotidien • Analyser l'architecture IA actuelle et identifier les points d'amélioration • Challenger les orientations techniques et les choix technologiques retenus • Évaluer les risques liés à la sécurité, la gouvernance et la gestion des données • Accompagner les équipes dans la définition des meilleures pratiques et recommandations Environnement technique • Microsoft AI Foundry et Azure OpenAI • Copilot Studio au cœur des réflexions d'évolution de la plateforme • Technologies IA générative, LLM et approche RAG • Écosystème Low Code / No Code à évaluer et challenger

Ingénieur IA : Mistral & AWS Le rôle consiste à concevoir, développer et déployer des solutions d'IA générative et agentique, avec une forte expertise autour de la plateforme Mistral et de son industrialisation à grande échelle. L'AI Engineer intervient sur l'intégration, la configuration et l'optimisation des LLM, ainsi que sur la mise en place de solutions d'agents autonomes et multi-agents, de pipelines techniques et de mécanismes d'évaluation, de monitoring et de détection des hallucinations et biais. Il contribue également au déploiement sécurisé des solutions, à leur versioning et à leur industrialisation avec Python, Docker, Kubernetes et CI/CD, en collaboration avec les équipes IT, Data, DevOps et Sécurité. Une attention particulière est portée aux contraintes RGPD, AI Act, sécurité, explicabilité et auditabilité. Technologies clés : Mistral, LLM, Python, LangChain, AutoGen, CrewAI, Docker, Kubernetes, CI/CD, fine-tuning, transfer learning, prompt engineering, few-shot learning et multi-agent systems.

Dans le cadre d'un nouveau programme, notre client recherche un Ingénieur IA / Intégrateur DevOps expérimenté pour concevoir, déployer et sécuriser les fondations techniques nécessaires à l'exploitation de solutions d'IA générative et agentique à grande échelle. Vos missions - Concevoir l'architecture technique des solutions IA. - Déployer et administrer les environnements cloud et les composants d'infrastructure. - Mettre en place les dispositifs de sécurité, IAM et gestion des secrets. - Industrialiser les pipelines CI/CD et les pratiques Infrastructure as Code. - Intégrer les composants IA : LLM, gateways, orchestrateurs agentiques, APIs et connecteurs. - Déployer les outils de monitoring, supervision et logging. - Garantir la robustesse, la scalabilité, la maîtrise des coûts et la réversibilité de la plateforme. - Participer aux choix d'architecture et aux recommandations d'industrialisation. Compétences clés Cloud & Infrastructure : Azure, AWS ou GCP, Kubernetes, OpenShift. DevOps / DevSecOps : CI/CD, GitOps, Terraform, IaC, automatisation. Sécurité : IAM, gestion des secrets, conformité, traçabilité, réversibilité. Observabilité : monitoring, logs, supervision, exploitation. Plateforme IA : LLMOps, gateways LLM, orchestration agentique, APIs, connecteurs et bases

Environnement de travail Poste hybride basé en Île-de-France, au sein d'une équipe technique exigeante évoluant dans un environnement full Azure. Contexte challengeant, culture de l'innovation et de l'excellence technique, avec une forte orientation IA et Cloud. Contexte de la mission Notre client recherche un Ingénieur Cloud Azure alliant une solide expertise infrastructure Azure PaaS et un vrai bagage développeur, avec de très bonnes compétences en Intelligence Artificielle. Le consultant interviendra dans un environnement full Azure pour concevoir, développer et industrialiser des solutions IA intégrées aux services Cloud, en collaboration étroite avec les équipes techniques. Ce que vous ferez • Concevoir et déployer des solutions basées sur Azure OpenAI et Copilot intégrées aux applications et services Azure • Mettre en place et opérer des pipelines Azure Machine Learning (MLOps) pour l'entraînement, le déploiement et le monitoring des modèles • Développer des composants applicatifs en Python et .NET Core pour exposer et consommer les services IA • Déployer et automatiser l'infrastructure Azure PaaS via Terraform, Bicep ou ARM (Web Apps, Function Apps, Container Apps, Azure ML Workspace...) • Construire et optimiser les pipelines CI/CD sous Azure DevOps pour les workloads applicatifs et IA • Garantir la sécurité, la gouvernance et la traçabilité des solutions via Entra ID, RBAC, Azure Policy Stack technique Azure OpenAI • Copilot Studio • Azure Machine Learning • Azure PaaS • Web Apps • Function Apps • Container Apps • Python • .NET Core • Terraform • Bicep / ARM • Azure DevOps • CI/CD • Entra ID • Key Vault • Managed Identity

Informations Mission Rôle : Ingénieur DevSecOps & SRE — Industrialisation IA Agentique Localisation : Colombes ou Toulouse (Rythme : 2 à 3 jours de télétravail par semaine) Budget / TJM d'achat max : 640 € HT / jour Date de démarrage : 01/10/2026 Durée : Jusqu'au 31/03/2028 (Mission longue durée) Contexte & Objectifs de la MissionAu sein de l'équipe dédiée aux initiatives IA agentiques, l'objectif est de concevoir, bâtir et opérer l'usine logicielle permettant d'industrialiser les développements et composants d'IA agentique à l'échelle du Groupe. L'enjeu est de garantir une chaîne CI/CD robuste, automatisée et sécurisée — de la validation du code jusqu'au packaging, à la publication et au déploiement des agents IA sur les environnements Cloud et la plateforme dédiée. Le profil agira comme référent DevSecOps / SRE / RUN auprès des équipes projets pour structurer les standards et fournir des kits d'industrialisation réutilisables.

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 La prestation s'inscrit au sein d'une System Team SMART IA, composée d'une dizaine de profils pluridisciplinaires, en charge du développement et de l'évolution d'une plateforme IA sur Microsoft Azure. L'équipe recherche un profil expérimenté en développement souhaitant évoluer vers le Platform Engineering, dans une logique de construction d'une Internal Developer Platform. L'enjeu principal est l'industrialisation des solutions IA — notamment agentiques — des équipes produit, ainsi que l'intégration progressive de l'IA dans les pratiques de développement. Rôle et responsabilités principales Conception et développement de composants et services de plateforme Développement et évolution des pipelines CI/CD Automatisation du déploiement et de la configuration des ressources Azure Accompagnement des équipes produit dans l'industrialisation de leurs solutions IA (notamment agentiques) Intégration progressive de l'IA dans les pratiques de développement et de Platform Engineering Contribution aux choix techniques, à la qualité du code et aux pratiques collectives de l'équipe Livrables attendus Composants et services de plateforme développés et livrés Pipelines CI/CD développés et/ou fait évoluer Scripts et configurations d'automatisation Azure (IaC) Contributions à l'industrialisation des solutions IA des équipes produit Restitution documentée d'une réalisation concrète (rôle, choix technique, difficultés rencontrées)