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Pour un grand groupe international du transport et de la logistique, nous recherchons un Proxy Product Owner confirmé à senior pour piloter un produit d'IA agentique dédié à l'automatisation du traitement des e-mails clients. Vos missions : - Piloter un produit d'IA agentique traitant les e-mails clients : classification, extraction d'informations, réponses générées, routage et escalade vers un humain - Construire la roadmap produit et gérer le backlog à partir des besoins métier - Coordonner les équipes techniques (tech leads, architectes, data) et les équipes métier du service client - Intégrer la solution dans l'écosystème CRM et omnicanal existant - Définir et suivre les KPI : taux d'automatisation, délai de traitement, satisfaction client, qualité des réponses - Accompagner l'adoption par les équipes et piloter l'amélioration continue

🚀 Qui sommes-nous ? Finaxys est un cabinet de conseil spécialisé dans les secteurs Banque, Finance et Assurance. Depuis plus de 15 ans, nous intervenons auprès des plus grandes institutions en proposant des solutions technologiques innovantes (IA, Machine Learning, Data, Cloud, DevSecOps, etc.). Notre mission ? Accompagner nos clients dans leur transformation digitale et répondre aux défis IT les plus complexes grâce à l'expertise de nos équipes. 🎯 Votre mission : En tant qu'Ingénieur Python / Machine Learning / IA, vous rejoindrez les équipes techniques de l'un de nos clients grands comptes dans le cadre de projets innovants autour de l'IA et de l'IA Générative appliquée aux marchés de capitaux. À ce titre, vous interviendrez sur : Concevoir, développer et déployer des modèles de Machine Learning et d'IA Générative Réaliser la préparation des données, le feature engineering, l'entraînement, l'évaluation et le monitoring des modèles Sélectionner les approches algorithmiques les plus pertinentes selon les cas d'usage Mettre en place et industrialiser des architectures MLOps / LLMOps robustes Automatiser les pipelines de développement, de déploiement et de suivi des modèles Développer des API (REST / gRPC) et des services Python associés Industrialiser des POC et accompagner leur passage en production Collaborer avec les équipes Cloud, Infrastructure et MLOps Assurer la maintenance des embeddings et des modèles en production Rédiger la documentation technique et assurer le transfert de connaissances au support Environnement technique : AWS, SageMaker, Bedrock, Python, API REST, gRPC, S3, Lambda, Athena, CloudWatch, API Gateway, MLflow, Step Functions, Airflow, EC2, SQL, CI/CD, Model Registry Environnement fonctionnel : Marchés de capitaux / Finance de march

DESCRIPTION DE LA MISSION. La Data Platform conçoit et développe les services digitaux centrés sur la donnée pour fournir aux équipes des données fiables et accessibles via API, simplifier et accélérer les traitements analytiques et favoriser l'alignement entre opérationnel et décisionnel. Au sein de la Data Platform, l'équipe Core fournit aux équipes produit des applications standardisées et les fondations communes : standards de développement, frameworks et templates (Java, Scala, Python), CI/CD, images de base et infrastructure GCP. Notre ambition est de faire de ce socle une usine d'agents IA. Notre roadmap : outiller les développeurs avec des agents (MCP, skills, cartographie des pipelines), puis faire monter ces agents en autonomie, domaine par domaine (DBT, Kafka Streams, APIs, Dataproc), de la conception jusqu'à la mise en production avec rollback. En parallèle, nous poursuivons la modernisation du socle : migrations, sécurisation et observabilité. Vous rejoindrez l'équipe pour construire ces agents. ENVIRONNEMENT TECHNIQUE ET EXPERTISES NÉCESSAIRES. Must Have ● Avoir un solide bagage d'ingénierie logicielle ou plateforme sur GCP (CI/CD, tests, observabilité), avec une pratique du batch (dbt/BigQuery) ou du streaming (Kafka). ● Avoir conçu et livré au moins un agent IA en production, utilisé par d'autres personnes. Nice to Have ● Avoir écrit des serveurs MCP ou travaillé avec des frameworks d'agents (ADK, Claude Agent SDK…). ● Avoir de l'expérience en équipe plateforme ou "developer experience" : outillage interne utilisé par d'autres équipes. ● Avoir déjà mis en place des evals sur des agents ou des systèmes LLM. MÉTHODES, ORGANISATIONS ET INTERACTIONS. ● Communiquer clairement et efficacement à l'écrit et à l'oral en français pour des interactions fluides avec le métier et les équipes ● Analyser les situations et proposer des solutions adaptées tout en identifiant les axes d'amélioration ● Collaborer activement avec les membres de l'équipe, partager les connaissances et favoriser un esprit collectif pour atteindre les objectifs communs ● Appliquer un esprit d'amélioration continue pour optimiser les pratiques et les résultats RÉFÉRENCES. Les éléments suivants seront particulièrement appréciés dans le cadre de la prestation : ● Formation Bac+5 (école d'ingénieur ou université) orientée informatique, ou expérience équivalente ● Expérience de plus de 7 ans en Data Architecture. ● Une expérience dans le secteur du retail / grande distribution constituerait un avantage MATÉRIEL & APPLICATIONS. Le poste de travail fourni au/à la consultant(e) doit être un équipement professionnel dédié, régulièrement mis à jour, conforme aux exigences de sécurité (notamment équipé d'un logiciel de protection type EDR ou antivirus), respectant les standards techniques nécessaires à la mission, et permettant au/à la consultant(e) de disposer des accès et droits nécessaires pour installer, configurer et maintenir les outils et paramétrages requis. Spécifications minimales : ● Système : MacOS, Linux ● Processeur : Intel i7 / AMD Ryzen 7 / M1 ● RAM : 16 Go ● Stockage : SSD 256 Go Utilisation d'outils d'intelligence artificielle : On met à disposition des solutions d'IA sécurisées pour accompagner le/la consultant(e) dans ses missions. Par conséquent, l'utilisation d'outils d'IA externes non fournis par le client, susceptibles de réutiliser ou de stocker les données partagées, n'est pas autorisée. Le/la consultant(e) bénéficie de formations et de sensibilisations régulières aux outils d'IA et aux bonnes pratiques associées, lui permettant d'en comprendre le fonctionnement et de les utiliser de manière sûre et efficace.

Data Platform – Cloud – Analytics Engineering À propos de JEMS JEMS est une société de conseil et d'ingénierie spécialisée dans la Data et l'Intelligence Artificielle. JEMS accompagne les grandes entreprises dans la conception, la construction et l'industrialisation de leurs plateformes data, de la collecte des données jusqu'à leur valorisation métier. À travers ses expertises techniques et fonctionnelles, JEMS intervient sur des projets de transformation data ambitieux, dans des environnements innovants et à forts enjeux. Contexte de la mission Dans le cadre du développement de sa plateforme Data, notre client recherche un(e) Data Engineer / Analytics Engineer spécialisé(e) en DBT et Starburst. Vous intégrerez une équipe Data chargée de concevoir, développer et optimiser les traitements de données, tout en garantissant leur qualité, leur fiabilité et leur mise à disposition auprès des équipes métiers. La mission s'inscrit dans un environnement technique moderne, orienté vers la transformation et l'exploitation de données à grande échelle. Vos missions Concevoir et développer des pipelines de transformation de données avec DBT. Mettre en place et maintenir des modèles de données robustes, performants et réutilisables. Exploiter Starburst / Trino pour interroger et fédérer des données provenant de différentes sources. Optimiser les requêtes SQL et les performances des traitements. Participer à la structuration et à l'industrialisation de la plateforme Data. Mettre en place des tests de qualité, de validation et de fiabilité des données. Assurer la documentation des modèles et des flux de données. Collaborer avec les équipes Data Engineering, Analytics et métiers. Participer aux bonnes pratiques de développement, de versionning et de CI/CD.

Business Analyst Senior Finance & Data (F/H) - Lyon Experis recherche un(e) Business Analyst Senior Finance & Data (F/H) pour intervenir au sein d'un projet stratégique de transformation digitale basé sur l'Intelligence Artificielle et la Data Science. Vous évoluerez dans un environnement international, au croisement des métiers Finance, Contrôle Interne, Data Science et IT. Votre mission consistera à recueillir, analyser et formaliser les besoins métiers afin de contribuer à la conception et au déploiement d'une solution d'IA hébergée sur AWS. Vos missionsAssurer l'interface entre les équipes métiers, les Data Scientists et les équipes techniques. Recueillir, analyser et formaliser les besoins fonctionnels des directions Finance et Contrôle Interne. Traduire les besoins métiers en spécifications fonctionnelles adaptées au développement de solutions IA. Étudier les processus de contrôle interne, identifier les risques associés et proposer des opportunités d'automatisation. Participer à la définition des règles de gestion, des indicateurs de performance et des critères de validation des modèles. Contribuer aux phases de recette fonctionnelle, de tests et de validation des résultats produits par l'IA. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption de la solution et participer à la conduite du changement. Assurer le suivi des projets dans un environnement Agile et contribuer à leur réussite opérationnelle.

📍 Montpellier (34) - Démarrage ASAP 🏢 Qui sommes-nous ? Visian Azur, filiale du Groupe Neurones, est une société de conseil spécialisée dans les projets data et applicatifs. Présents à Marseille, Aix-en-Provence, Sophia Antipolis et Montpellier nous accompagnons de grands comptes sur des projets techniquement exigeants. 💼 Le poste Pour développer ses offres Data et IA, un grand groupe renforce l'équipe qui conçoit ses plateformes technologiques « as a service ». Vous contribuerez au déploiement, à l'industrialisation et à l'exploitation d'une plateforme d'IA générative hébergée On-Premise, pensée pour répondre à de fortes exigences de souveraineté, de sécurité et de haute disponibilité. 🎯 Vos missions Automatiser et industrialiser le déploiement de la plateforme IA dans un environnement On-Premise sécurisé Contribuer aux choix d'architecture de la plateforme Construire des services managés qui intègrent dès le départ les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance Assurer les mises en production, puis le maintien en conditions opérationnelles et de sécurité Documenter les offres et services, et les présenter aux équipes utilisatrices lors de démonstrations Tenir le rôle de lead technique sur l'un des produits de la squad Prendre part aux rituels Agile et à l'élaboration de la roadmap, et traiter les sujets du backlog porté par le Product Owner Participer aux astreintes techniques 🛠️ Environnement technique Infrastructure : Kubernetes, OpenShift, Docker, On-Premise Automatisation et CI/CD : Terraform, Ansible, GitLab CI, Jenkins, Kestra, Artifactory Développement : Python, SQL Sécurité : Vault, gestion des secrets, authentification Réseau et API : Nginx, Kong Data et IA : orchestration de workloads IA, MLflow ou Dataiku, OpenSearch, Elasticsearch, PGVector, MongoDB Observabilité : Prometheus, Grafana, Dynatrace

Envie de vivre la transformation des entreprises de l'intérieur, entre stratégie, data et IA ? 🚀 Notre BU Enterprise Transformation accompagne ses clients dans leurs projets de transformation, de performance et d'innovation, autour de 3 expertises : 🧭 Stratégie & Operating models : cas d'usage IA, roadmaps pour les comités de direction, gouvernance Data/IA, refonte des organisations 🤝 Excellence client : choix de CRM, nouveaux processus commerciaux, recommandations pilotées par la donnée 📊 Performance par la data & l'IA : qualité des données, plateformes data, déploiement de cas d'usage IA Votre rôle 💼 Aux côtés de consultant·es expérimenté·es, vous intervenez directement chez nos clients : analyse de données, livrables stratégiques et opérationnels, gestion de projet, réponses aux appels d'offres. Le tout dans une culture entrepreneuriale où l'entraide et la progression de chacun comptent vraiment.

Dans le cadre de projets stratégiques autour de la Data et de la connaissance client, nous recherchons un(e) Data Analyst CRM confirmé(e) pour intervenir au sein d'une équipe centrale Data Insights & Analytics. Intégré(e) à une équipe dédiée aux enjeux CRM, vous jouerez un rôle d'interface entre les équipes métiers et les équipes Data. Votre mission consistera à transformer les problématiques opérationnelles et les enjeux business en analyses concrètes, indicateurs de performance et solutions analytiques à forte valeur ajoutée. En collaboration étroite avec les Product Owners, les responsables produits et les interlocuteurs métiers, vous contribuerez à la définition des KPI, au cadrage des besoins et au développement de produits Data destinés à améliorer la connaissance client et la personnalisation des parcours. Vos principales missions 1. Analyse et cadrage des besoins métiers Recueillir, analyser et formaliser les besoins des interlocuteurs métiers. Définir et harmoniser les indicateurs clés de performance (KPI). Participer à la conception de maquettes et au cadrage des MVP. Identifier les données et ressources Data réutilisables. 2. Analyses Data et études stratégiques Réaliser des analyses exploratoires et transverses pour répondre aux problématiques métiers. Construire et vérifier des hypothèses à partir des données disponibles. Contrôler la qualité, la cohérence et la fiabilité des données. Produire des analyses permettant d'orienter les décisions stratégiques et d'identifier des leviers de croissance. Mesurer la valeur métier apportée par les produits Data. 3. Accompagnement des utilisateurs Accompagner les équipes métiers dans la prise en main des produits Data. Faciliter l'adoption des outils analytiques et des solutions de self-service BI. Assurer un rôle de conseil et de support auprès des utilisateurs. 4. Innovation et intégration de l'intelligence artificielle Exploiter les outils d'intelligence artificielle et les principaux modèles de langage (LLM) dans les activités d'analyse. Contribuer à l'intégration de fonctionnalités intelligentes dans les produits Data. Identifier les opportunités d'utilisation de l'IA pour optimiser les processus d'analyse et les usages métiers. Environnement et domaines d'intervention Vous interviendrez sur plusieurs projets stratégiques liés à la connaissance client, au CRM et à la personnalisation : Customer Lifecycle : analyse du cycle de vie client, de la fidélisation et de la valeur client (Customer Lifetime Value). Contactability : suivi de la qualité des bases de données clients, des taux de consentement et de la joignabilité multicanale. Personalization : analyses destinées à optimiser les campagnes marketing et les interactions personnalisées. Personalization Engine : contribution à des dispositifs de personnalisation en temps réel reposant sur l'intelligence artificielle. Voice Intelligence : exploitation des retours et conversations clients pour en extraire des informations stratégiques. Customer Enrichment : contribution à des projets d'enrichissement de la connaissance client et de collecte de données contextuelles.

Intitulé : Data Scientist Senior / Expert. Durée de mission : 12 mois. Localisation : Lille. Télétravail : 2 jours par semaine. Contexte : le client accélère sa transformation digitale et cherche à industrialiser des usages Data / IA dans la chaîne de valeur industrielle et d'approvisionnement. La mission couvre deux axes principaux : (1) cadrer de bout en bout les cas d'usage Data / IA, depuis l'expression du besoin business jusqu'à la démonstration de la pertinence d'une approche Data Science (PoC / Go-No Go) et la définition des trajectoires de déploiement ; (2) apporter une expertise de pointe sur l'évaluation des modèles existants et émergents, notamment des architectures d'Agents / Agentique en production, concevoir et mettre en place des frameworks d'évaluation rigoureux, détecter dérives et hallucinations, et faire monter en compétences les équipes internes. Objectifs et livrables attendus : cadrages métiers traduisant problématiques d'achats industriels, costing et gestion des risques fournisseurs en opportunités Data Science, évaluations de faisabilité technique et qualité de la donnée, design technique des modèles retenus, frameworks d'évaluation des systèmes agentiques en production, documentation rigoureuse et transfert de compétences. Abonnez-vous à la page NaxoTech sur LinkedIn pour découvrir nos offres régulières

Qui sommes-nous ? Anafi Consulting est un cabinet de conseil spécialisé dans les transformations technologiques et organisationnelles. Nous accompagnons nos clients grands comptes dans leurs projets stratégiques autour de la Finance, de la Data, du Cloud, du DevOps et du développement applicatif, en combinant expertise technique, compréhension métier et qualité du delivery. Votre rôle Au sein d'une direction Data & Analytics, vous interviendrez sur la cybersécurité des services et plateformes Data / IA. Vous contribuerez à la définition et à la mise en œuvre de la stratégie de sécurité ainsi qu'à la conformité des solutions IA. Vos missions principales Accompagner les projets Data / IA dans l'intégration de la sécurité by design. Apporter une expertise sécurité sur les environnements et plateformes IA. Assurer le suivi de la conformité et des plans de remédiation. Contribuer à la gestion des incidents de cybersécurité. Participer à la définition et à la standardisation des règles et référentiels de sécurité Data / IA. Environnement technique Cloud & Plateformes Azure AI Foundry Azure PaaS / IaaS IA Copilot Agents IA Architectures et services IA Sécurité & Gouvernance Cybersécurité Data / IA Gouvernance Data / IA

Vorstone recherche un profil Forward Deployed Engineer (FDE) – ingénieur IA expérimentée / Software Engineering pour un client dans le luxe basé à Paris. Dans le cadre de projets d'innovation et de transformation digitale au sein d'un grand groupe international du secteur du luxe, nous recherchons un Forward Deployed Engineer (FDE) expérimenté. À la croisée du développement logiciel, de l'intelligence artificielle et des enjeux métiers, vous interviendrez directement auprès des équipes opérationnelles pour concevoir, développer et intégrer des solutions technologiques sur mesure. L'objectif : transformer rapidement des problématiques métiers complexes en solutions concrètes, opérationnelles et à forte valeur ajoutée. Vos missions Collaborer étroitement avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins, processus et contraintes opérationnelles. Identifier les cas d'usage à forte valeur ajoutée, notamment autour de l'intelligence artificielle et de la data. Concevoir et développer rapidement des prototypes, des MVP et des solutions adaptées aux besoins identifiés. Développer et intégrer des solutions logicielles dans les environnements existants (applications métiers, API, plateformes et données). Accompagner l'industrialisation et le déploiement des solutions, en collaboration avec les équipes IT. Assurer l'interface entre les équipes techniques et métiers, avec une approche pragmatique et orientée résultats.

ContexteDans le cadre du déploiement des solutions d'Intelligence Artificielle d'un grand groupe bancaire, un AI Competency Center recherche un(e) Ingénieur IA / Data Scientist spécialisé(e) en IA Générative et RAG (Retrieval-Augmented Generation) afin de concevoir, développer et industrialiser des cas d'usage métier sur la plateforme RAG basée sur Dataiku. Le/la consultant(e) interviendra comme expert IA auprès des métiers et des équipes techniques afin de transformer les besoins métiers en solutions opérationnelles exploitant les modèles de langage (LLM), les bases documentaires et les bases de données vectorielles. MissionsAnalyse et cadrage des cas d'usage IA Identification des cas d'usage pertinents pour l'IA Générative et les architectures RAG Évaluation de la faisabilité technique et la valeur métier Participation à la définition des indicateurs de performance des solutions IA Contribution aux choix d'architecture fonctionnelle et technique Développement de solutions RAG Conception et développement des workflows RAG sur la plateforme Dataiku Structuration des chaînes de traitement de données nécessaires à l'alimentation des modèles Développement des mécanismes d'ingestion, de chunking et d'enrichissement documentaire Mise en œuvre des stratégies de recherche sémantique et hybride Développement des composants de génération de réponses basés sur les LLM Participation à l'optimisation du prompting et des workflows d'orchestration IA Gestion des bases vectorielles et recherche documentaire Concevoir et maintenir les index vectoriels Développement des processus de création et de mise à jour des embeddings Optimisation des stratégies de recherche dans les bases vectorielles Garantir la qualité et la pertinence des documents restitués aux modèles Contribution à l'amélioration continue des mécanismes de retrieval Industrialisation et MLOps Industrialiser les workflows IA développés dans Dataiku Mettre en œuvre les bonnes pratiques de versionning, traçabilité et monitoring Participer aux déploiements et à l'exploitation des solutions Assurer le suivi de la performance des chaînes RAG en production Contribuer à l'amélioration continue des modèles et des pipelines Évaluation et optimisation des modèles Définir et exécuter les campagnes d'évaluation des solutions RAG Mesurer la qualité des réponses générées Analyser les performances des stratégies d'embedding et de retrieval Identifier les sources d'hallucination ou de dérive Optimiser les prompts, les modèles et les paramètres de recherche Accompagnement des métiers Présenter les résultats et prototypes aux métiers Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des solutions IA Participer aux démonstrations et ateliers de co-construction Contribuer à la diffusion des bonnes pratiques IA au sein du groupe Compétences techniquesIA Générative & LLM Maîtrise des concepts d'IA Générative Expérience des architectures RAG Bonne connaissance des LLM (OpenAI, Azure OpenAI, Gemini, Claude, Mistral ou équivalents) Prompt Engineering avancé Évaluation et optimisation de solutions d'IA générative Dataiku Expérience significative sur Dataiku Développement de workflows de préparation et traitement de données Utilisation des fonctionnalités GenAI de Dataiku Industrialisation et automatisation des pipelines Bases vectorielles Expérience avec une ou plusieurs technologies : ChromaDB et PostgreSQL pgVector Maîtrise : embeddings, vectorisation documentaire, similarity search, hybrid search, reranking Développement : Python avancé, SQL, APIs REST, LangChain ou frameworks équivalents, traitement documentaire (PDF, Office, OCR), Git et CI/CD Data Engineering Gestion de pipelines de données Préparation et transformation de données Structuration de connaissances Qualité et gouvernance de données Connaissances recherchées Knowledge Management Recherche documentaire Data Governance Sécurité des données Protection des données sensibles Architecture Cloud (Azure, Google Cloud Platform) Principes MLOps et LLMOps Soft SkillsForte capacité d'analyse Esprit d'innovation Orientation résultats Autonomie Rigueur scientifique Capacité à vulgariser des concepts complexes Excellent relationnel Travail en équipe multidisciplinaire Curiosité et veille technologique Environnement techniqueIA & Data, Dataiku, LangChain, Azure OpenAI, Google Vertex AI, Vector Database (Chroma, Pinecone, pgVector) Collaboration : Jira, Confluence, Microsoft 365, SharePoint, Teams Livrables attendusÉtudes de faisabilité des cas d'usage IA Architectures fonctionnelles et techniques RAG Workflows Dataiku industrialisés Pipelines d'ingestion et de vectorisation documentaire Index vectoriels et mécanismes de recherche optimisés Jeux d'évaluation et rapports de performance des modèles Documentation technique Guides utilisateurs et supports d'adoption Tableaux de bord de monitoring des performances RAG

Conception, développement et maintenance de pipelines de données scalables pour l'alimentation des use case d'IA. Architecture des flux de données (batch & streaming) en garantissant la fiabilité, la traçabilité et la conformité. Collaboration avec les équipes Data Science/ML pour la transformation des modèles en services de production (MLOPS). Optimisation des performances des bases de données et des entrepôts de données (SQL, NoSQL, Data Lake). Mise en place de pratiques d'observabilité : monitoring, alerting, logging et métriques. Veille à la sécurité des flux de données et à la gouvernance (catalogue de données, lineage).