Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

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.

Rejoignez une équipe IA au sein d'un grand groupe du secteur bancaire et financier, intervenant sur des applications d'intelligence artificielle et des workflows IA critiques pour la relation client et les entrées en relation. Vous contribuerez à des projets porteurs combinant machine learning, IA générative et orchestration cloud sur une infrastructure Azure moderne. Vous intervenez sur un périmètre fonctionnel riche couvrant les entrées en relation, la lutte anti-fraude, la gestion de portefeuille, la conformité réglementaire, les chatbots clients et prospects, ainsi que la satisfaction et la gestion des incidents. L'environnement technique repose sur Azure, Databricks, Terraform et Python, avec une forte composante IA générative et Copilot. Vous participez à l'ensemble du cycle de vie des projets : du cadrage et de l'étude d'impacts à la conception de solutions, en passant par l'idéation, le développement, les tests et le suivi en production. Vous concevez et proposez des solutions IA/ML innovantes pour résoudre les points de douleur métier, en intégrant dès la phase de conception les enjeux de sécurité des données et de gouvernance infrastrukturelle. Vous travaillez dans un environnement Agile/Scrum avec une forte culture de qualité et de fiabilité. Vos responsabilités incluent la mise en place de tests unitaires et de non-régression automatisés, la préparation et l'exécution de tests d'intégration et de charge, ainsi que la mise en place de guardrails et de tests continus pour les applications d'IA générative. Responsabilités : - Participer aux cadrages des projets : étude d'impacts, conception architecturale de solutions, chiffrage et planification - Proposer et développer des solutions IA/ML répondant aux besoins métier spécifiques des domaines couverts - Concevoir et implémenter une infrastructure cloud native sur Azure avec approche Infrastructure as Code (Terraform, Ansible) - Développer des APIs REST et intégrations de workflows avec Databricks et services Azure - Mettre en place des stratégies complètes de test : tests unitaires, non-régression automatisée, tests préprod et continus - Implémenter des guardrails et mécanismes de contrôle qualité pour les applications d'IA générative et Copilot - Assurer la préparation et l'exécution des phases de tests IT, intégration, charge et déploiement en production - Rédiger et maintenir la documentation technique des modèles, de l'infrastructure et des évolutions - Conduire l'analyse et la résolution d'incidents en production de manière réactive et méthodique - Communiquer de façon claire et structurée avec tous les stakeholders (métier, IT, conformité, architecture, marketing) - Intégrer les enjeux de sécurité des données et de conformité réglementaire dès les phases amont

Au sein d'une équipe dédiée à la gestion et à la valorisation des données techniques, vous intervenez sur des problématiques à la fois Data, Data Quality et Intelligence Artificielle. Votre objectif sera notamment de contribuer à l'industrialisation de la mesure de la qualité des données, à l'enrichissement des outils d'exploitation et au développement de premiers cas d'usage IA à forte valeur métier. Vos principales responsabilités Data Quality et fiabilisation des données Analyser et qualifier les besoins métiers liés aux données. Contribuer à l'industrialisation des indicateurs de qualité, complétude et importance des données. Identifier les données manquantes, incomplètes ou incohérentes. Définir et mettre en œuvre des actions de mise en qualité des données. Développer des scripts, outils ou programmes spécifiques pour automatiser les traitements. Réaliser des contrôles, analyses et mises à jour de données. Participer à la gouvernance et au suivi de la qualité des données. Développement de cas d'usage IA Vous participerez à l'étude et à la mise en œuvre de plusieurs cas d'usage autour de l'IA : Complétude et enrichissement des données Exploiter des corpus documentaires hétérogènes : PDF, rapports, plans, tableaux, archives ou documents numérisés. Extraire et classifier automatiquement les informations pertinentes. Rapprocher les informations extraites avec les modèles de données existants. Identifier les champs manquants ou incohérents. Proposer des valeurs candidates accompagnées de leur source et d'un niveau de confiance. Mettre en place des mécanismes de validation métier avant intégration. Aide à l'estimation des travaux Analyser les données historiques disponibles. Identifier les variables explicatives pertinentes. Étudier différentes approches statistiques et Machine Learning. Comparer les estimations produites aux données réellement observées. Concevoir des restitutions permettant aux experts métiers de comprendre et challenger les résultats. Assistance à la rédaction de rapports Étudier des solutions d'assistance intelligente à la saisie et à la rédaction. Mettre en œuvre des fonctionnalités de structuration automatique. Contribuer à la classification des informations. Détecter les incohérences. Étudier les possibilités de transcription et d'exploitation de contenus multimédias. Garantir que l'IA reste une aide à la formalisation et ne génère pas de données techniques non fournies par l'expert. Pilotage et accompagnement Vous serez également amené(e) à : Étudier les leviers d'intégration des solutions IA dans les processus existants. Piloter la mise en œuvre des solutions et suivre leur avancement. Définir des indicateurs permettant d'évaluer les performances des modèles et traitements. Participer aux échanges avec les équipes métiers et techniques. Préparer les points de suivi et contribuer à la documentation des travaux. Accompagner la gouvernance et l'évolution des modèles de données

Dans le cadre du développement de solutions d'Intelligence Artificielle au sein d'un grand acteur bancaire, nous recherchons un Expert IA / Machine Learning disposant d'une forte expertise en développement Python et en Agentic Coding. Vous maîtrisez les principaux outils d'IA générative appliqués au développement (GitHub Copilot, Cursor, Claude Code, ChatGPT) et savez les utiliser pour accélérer significativement les cycles de développement, tout en garantissant la qualité, la robustesse et la maintenabilité du code produit. La mission se déroule dans un environnement international et anglophone : un niveau d'anglais professionnel est indispensable. MissionsVous interviendrez notamment sur les activités suivantes : Participation aux workshops avec les équipes IT, métiers et Data Scientists ; Développement et optimisation de modèles IA / Machine Learning répondant aux différents use cases métiers ; Intégration et déploiement des modèles en production via APIs et microservices ; Utilisation avancée de l'Agentic Coding pour accélérer le développement et automatiser certaines tâches ; Décomposition de problématiques complexes en instructions et prompts exploitables par les outils d'IA ; Revue, validation et optimisation du code généré par IA ; Mise en place de pipelines MLOps : entraînement, versioning, déploiement et monitoring ; Développement de tests automatisés et validation des modèles en matière de performance, robustesse et biais ; Documentation du code, des modèles, des APIs et des prompts réutilisables ; Optimisation des performances : latence, coûts et scalabilité ; Veille technologique et recommandations sur les nouvelles approches et technologies IA ; Diffusion des bonnes pratiques d'Agentic Coding auprès des équipes.

Dans le cadre d'un programme de transformation digitale d'envergure internationale, notre client recherche un Proxy Product Owner pour accompagner le déploiement d'un Assistant IA Générative dédié à l'automatisation du traitement des e-mails du Service Client. L'objectif est d'intégrer l'IA dans les parcours des agents afin d'améliorer l'expérience client, automatiser les tâches à forte valeur ajoutée et permettre aux conseillers de se concentrer sur les demandes nécessitant une intervention humaine. Vos missionsEn tant que Proxy Product Owner, vous serez responsable de la conception, du déploiement et de l'amélioration continue de la solution. Vous aurez notamment pour responsabilités de : Piloter l'intégration d'un Assistant IA Générative sur le canal e-mail. Concevoir et optimiser les parcours Human in the Loop, avec escalade vers un conseiller lorsque nécessaire. Identifier et prioriser les automatisations à forte valeur métier. Construire et maintenir la roadmap produit. Définir les EPICs, Features et User Stories des versions V0 et V1. Gérer et prioriser le backlog produit. Collaborer avec les équipes techniques en charge de l'Assistant IA afin d'adapter son comportement aux spécificités du canal e-mail. Coordonner les équipes Produit, Tech, CRM, Architecture et Data. Collaborer avec les équipes Marketing sur la Voice of Customer (VoC). Travailler avec les équipes Data Governance afin de garantir la qualité et la disponibilité des données. Définir et suivre les indicateurs de performance : adoption, qualité, impact et efficacité. Collaborer avec les équipes BI pour mettre en place le monitoring du produit. Participer aux phases de tests, recette et déploiement. Analyser les données et les retours utilisateurs afin d'identifier les axes d'amélioration. Accompagner la conduite du changement et assurer le Train the Trainer auprès des relais Produit. Participer à la communauté internationale de Product Owners et aux travaux autour des stratégies Agentic AI et omnicanales. LivrablesRoadmap opérationnelle V0 / V1 EPICs et User Stories Scénarios de tests et suivi de leur exécution Backlog des anomalies et améliorations Suivi hebdomadaire du produit Supports et dispositifs de formation Accompagnement des relais Produit régionaux et locaux

Contexte de la missionDans le cadre de la transformation de ses activités de relation client, notre client recherche un Proxy Product Owner – GenAI Agents / Plateforme Agentic. Vous contribuerez à la conception, au déploiement et à l'amélioration continue d'Agents IA génératifs destinés à renforcer le self-service client et à améliorer l'expérience client. Vous serez notamment responsable de leur intégration dans les parcours clients omnicanaux, tout en veillant à la bonne articulation entre les solutions d'IA et les équipes humaines. ResponsabilitésDéfinir et coordonner la mise en œuvre d'une plateforme GenAI Agents / Agentic dédiée au support client. Identifier et automatiser les tâches récurrentes et à faible valeur ajoutée. Concevoir et sécuriser les parcours Human-in-the-Loop, avec escalade vers un conseiller humain lorsque nécessaire. Suivre les performances des Agents IA et piloter leur amélioration continue. Contribuer à l'intégration des Agents IA dans l'écosystème CRM et omnicanal. Construire et faire évoluer la roadmap produit à partir des besoins métier et des irritants clients. Organiser, prioriser et piloter le backlog produit. Coordonner les équipes techniques et les différentes parties prenantes dans un environnement Agile. Collaborer avec les équipes Marketing, Voice of Customer, Data Governance et Data Stewardship. Analyser les données, les retours utilisateurs et les indicateurs de satisfaction afin d'identifier les axes d'amélioration. Accompagner la formation, l'adoption et le déploiement des solutions GenAI. Assurer une forte coordination entre les différents acteurs afin de garantir la réussite des projets.

Lead IA / Architecte IA & MLOps du stream IA conçoit, cadre et met en œuvre les architectures IA industrielles (ML classiques et IA générative), en garantissant leur cohérence avec le SI, leur industrialisation via le MLOps, et leur observabilité en production. Cadrage technique & architecture IA Réaliser les études de faisabilité technique IA (données, intégration, sécurité, MLOps). Définir les architectures cibles IA (ML prédictif, RAG, GenAI), alignées avec : le SI existant, les standards Groupe, le socle technique commun (CI/CD, API, SCOM) Formaliser les choix dans des dossiers d'architecture. Prototypage & validation des cas d'usage Piloter ou réaliser des POC IA rapides (4–6 semaines) en lien avec la DSMC. Tester la viabilité des modèles, des données et des chaînes techniques. Documenter résultats, limites, risques techniques et conditions d'industrialisation MLOps & industrialisation Définir et mettre en œuvre les chaînes MLOps : Accompagner l'intégration des solutions IA dans le SI existant. Contribuer au catalogue de services IA de la DSI Observabilité IA & fiabilité Définir et déployer les principes de ML Observability : Mettre en place les alertes et indicateurs nécessaires au pilotage. Contribuer à la stratégie de run IA avec les équipes concernées Gouvernance des modèles IA Contribuer à la gouvernance IA DSI / DSMC : Participer aux comités IA et Architecture. Garantir la conformité des solutions avec les exigences RGPD / AI Act (en lien avec les instances dédiées) Référent IA & accompagnement des équipes Agir comme référent technique IA pour la DSI. Accompagner Data Engineers, équipes projets et prestataires. Diffuser les bonnes pratiques IA / MLOps (standards, patterns, retours d'expérience). Contribuer à la montée en compétence globale sur l'IA industrielle Indispensables Python, Git, CI/CD (GitLabCI) Cloud (priorité Azure) Concepts ML & IA générative (RAG, LLM, embeddings) MLOps (versioning, pipelines, monitoring) Intégration SI / APIs Agent IA Appréciées (non bloquantes) Snowflake Airflow Sécurité IA (prompts, cloisonnement, traçabilité)

Dans le cadre de projets d'innovation technologique, notre client, un acteur majeur du secteur financier, recherche un Développeur Python expérimenté en intelligence artificielle et Machine Learning pour intégrer son équipe AI Factory / Innovation. Vous participerez au développement, à l'intégration et à l'industrialisation de solutions d'intelligence artificielle répondant à différents besoins métiers. Vos principales missions seront : Participer aux ateliers avec les équipes métiers, IT et Data Scientists afin de comprendre les besoins et identifier les cas d'usage IA. Développer, entraîner et optimiser des modèles d'intelligence artificielle et de Machine Learning. Exploiter les outils d'IA générative et d'agentic coding pour accélérer le développement tout en garantissant la qualité du code. Concevoir et développer des APIs et microservices pour intégrer les modèles IA aux applications existantes. Mettre en place des pipelines MLOps pour automatiser l'entraînement, le déploiement, le versioning et le monitoring des modèles. Assurer les tests automatisés et la validation des modèles en matière de performance, de robustesse et de biais. Optimiser les performances des solutions développées : latence, coûts et scalabilité. Rédiger la documentation technique et partager les bonnes pratiques de développement assisté par IA.

Au sein de l'équipe Data science & Analytics de la DSI, vous interviendrez sur un projet stratégique complexe mêlant intelligence artificielle, développement de pipelines Data, conception d'algorithmes et industrialisation de solutions. Votre rôle Modélisation prédictive, optimisation et IA générative · Cadrer les nouveaux projets avec les parties prenantes · Extraire, explorer, analyser, synthétiser et transformer les données · Créer des modèles prédictifs en garantissant leur adéquation avec le cahier des charges · Développer des traitements complexes de données, des pipelines de construction de modèles prédictifs et des algorithmes de résolution de problèmes d'optimisation · Concevoir des graphes et des harnais d'agents basés sur l'IA générative Industrialisation des modèles et pipelines Data / IA · Développer, déployer et monitorer des services numériques fiables et capables de passer à l'échelle · Intégrer, tester et maintenir les traitements, pipelines, modèles et composants développés · Identifier les solutions techniques les plus pertinentes en termes de stockage, de traitement distribué et de modélisation · Contribuer aux choix d'architecture et de technologies à court, moyen et long terme Adoption des solutions Data / IA et valorisation des résultats · Accompagner les utilisateurs avant, pendant et après les déploiements des services pour faciliter leur adoption · Présenter les résultats des études et projets à la hiérarchie, aux filiales et aux différentes communautés IT et métiers du Groupe

Objectif de la mission : Dans le cadre de l'accélération de sa stratégie autour de l'Intelligence Artificielle et de l'innovation, un acteur majeur des services financiers souhaite renforcer son dispositif avec un profil senior capable de définir, piloter et déployer une stratégie IA à l'échelle de l'organisation. La mission intervient à la convergence des enjeux technologiques, métiers, data et transformation. L'objectif est de faire passer les initiatives IA de l'expérimentation à une adoption industrialisée, gouvernée et créatrice de valeur pour les différentes activités. 1. Définition de la stratégie IA et Innovation · La mission aura pour responsabilité de définir et piloter la stratégie IA et innovation en cohérence avec les priorités de l'organisation. · Elle devra identifier les opportunités à fort potentiel et structurer leur mise en œuvre en collaboration avec les équipes métiers, IT et Data. 2. Industrialisation des initiatives IA · La mission devra accompagner le passage à l'échelle des solutions IA et structurer leur déploiement auprès des différentes lignes métiers. · Les cas d'usage pourront notamment concerner les activités d'investissement, les opérations, la conformité, la distribution et les services clients. · L'objectif sera de transformer les expérimentations pertinentes en solutions industrialisées produisant une valeur mesurable en matière d'efficacité, de productivité ou de revenus. 3. Gouvernance, conformité et gestion des risques · La mission devra garantir un cadre robuste pour le développement et l'utilisation des solutions IA. · Une attention particulière sera portée à la gouvernance, à la conformité et à la maîtrise des risques associés aux initiatives déployées. 4. Transformation et acculturation IA · La mission participera activement au développement d'une culture d'innovation et d'expérimentation autour de l'IA. · Elle accompagnera les différentes parties prenantes dans l'adoption des nouveaux usages et pilotera les dimensions de conduite du changement et d'acculturation associées. Prestations demandées : Les principales responsabilités seront les suivantes : · Définir et piloter la stratégie IA et Innovation. · Identifier et prioriser les initiatives IA à fort potentiel métier. · Accompagner l'expérimentation puis l'industrialisation des solutions retenues. · Déployer l'adoption de l'IA à l'échelle des différentes activités. · Piloter la création de valeur générée par les initiatives IA en matière d'efficacité, de productivité et de revenus. · Structurer la gouvernance, la conformité et la gestion des risques associés aux solutions IA. · Développer un écosystème favorisant l'innovation et l'expérimentation. · Piloter la conduite du changement et l'acculturation des équipes aux usages de l'IA. · Travailler en coordination étroite avec les équipes métiers, IT et Data. · Interagir avec des parties prenantes de niveau direction.

Contexte Dans le cadre de l'accélération des initiatives autour de la Data et de l'Intelligence Artificielle, nous recherchons un expert senior capable d'accompagner les directions métiers et les équipes IT dans l'identification, l'étude, le cadrage et la mise en œuvre de solutions innovantes à forte valeur ajoutée. La mission s'inscrit dans un environnement Réassurance et vise à développer les usages de l'IA au service de la performance opérationnelle, de l'analyse documentaire, du pilotage et de l'optimisation des processus métier. Synthèse du profil recherché Expert IA disposant de plus de 10 ans d'expérience, capable de définir une vision IA, d'identifier les opportunités métier, de piloter des projets et d'accompagner les équipes opérationnelles dans l'adoption de solutions basées sur le Machine Learning, le Deep Learning, le NLP, l'analyse sémantique et l'IA Générative, notamment dans les domaines de la réassurance, de l'analyse documentaire, de la gestion des risques, de la conformité, du reporting et de l'optimisation opérationnelle. Description de la mission Le consultant interviendra en tant qu'expert et référent sur les sujets Intelligence Artificielle. À ce titre, il sera notamment chargé de : • Identifier les opportunités d'intégration de l'IA au sein des processus métier. • Accompagner les directions opérationnelles dans la définition de cas d'usage à forte valeur ajoutée. • Réaliser des études d'opportunité et de faisabilité sur des projets IA. • Piloter et coordonner les initiatives liées à la Data, à l'Analytics et à l'Intelligence Artificielle. • Participer à l'intégration de solutions IA au sein des outils de gestion, des plateformes décisionnelles et des solutions documentaires. • Assurer le cadrage fonctionnel et opérationnel des projets. • Contribuer à la conduite du changement et à l'adoption des nouvelles technologies IA par les métiers. • Assurer une veille proactive sur les innovations et les usages émergents de l'IA. Compétences attendues Expertise IA, Data et Analytics • Plus de 10 ans d'expérience dans les domaines de la Data, de l'Analytics et de l'Intelligence Artificielle. • Participation active à des projets d'intégration de solutions IA en environnement d'entreprise. • Solide connaissance des architectures, des plateformes de données et des technologies d'intelligence artificielle. • Excellente compréhension des enjeux liés à l'IA générative, à l'analyse documentaire et à l'automatisation intelligente. Pilotage et transformation • Expérience confirmée dans le pilotage, la coordination et la mise en œuvre de projets IA. • Capacité à conduire les études, le cadrage et le déploiement de solutions innovantes. • Aptitude à coordonner les acteurs métier, fonctionnels et techniques. • Expérience dans la gestion de projets stratégiques impliquant plusieurs parties prenantes. Connaissance métier • Bonne compréhension des métiers de l'Assurance et de la Réassurance. • Vision stratégique des opportunités offertes par l'IA au sein d'une direction opérationnelle. • Expérience sur des cas d'usage liés à : o L'analyse et la compréhension documentaire ; o La gestion des cessions et des opérations de réassurance ; o Le reporting et le pilotage de l'activité ; o L'optimisation des processus opérationnels ; o L'aide à la décision et l'exploitation des données. Qualités personnelles • Excellentes capacités d'écoute et d'analyse. Forte aptitude à comprendre, qualifier et challenger les besoins métiers. • Capacité à vulgariser les concepts IA auprès d'interlocuteurs non techniques. • Excellentes qualités de communication écrite et orale. • Esprit de synthèse et orientation résultats.

Concevoir, développer, déployer et optimiser des solutions d'IA et d'IA générative en production. Collaborer avec les parties prenantes métiers et techniques pour identifier les opportunités et fournir des capacités d'IA évolutives. Promouvoir les meilleures pratiques d'ingénierie de l'IA, notamment l'évaluation, l'observabilité, la gouvernance, la sécurité et l'optimisation des performances. Soutenir la gestion des coûts de l'IA, la gouvernance de son utilisation et les initiatives d'excellence opérationnelle. Développer des cadres, des normes et des garde-fous réutilisables pour une adoption responsable de l'IA. Collaborer avec les data scientists, les data engineers, les chefs de produit et les équipes plateforme. Encadrer les ingénieurs et assurer le leadership technique des initiatives d'IA. Fournir des solutions intégrant RAG, l'IA conversationnelle, l'automatisation des flux de travail et les systèmes d'agents.

Contexte : Dans le cadre du développement et de la maintenance d'applications dédiées aux activités des énergies renouvelables, notre client recherche un Architecte Solutions GCP pour accompagner la conception et la mise en œuvre de solutions Cloud. Le consultant interviendra également sur les dernières technologies et services liés à l'intelligence artificielle. Missions principales : · Concevoir l'architecture de solutions Cloud sur Google Cloud Platform (GCP). · Définir les choix d'architecture et les solutions techniques adaptées aux besoins des projets. · Participer à la mise en œuvre et au déploiement des architectures GCP. · Accompagner les équipes dans l'utilisation et l'évolution des services GCP. · Identifier et intégrer les services et technologies d'intelligence artificielle les plus adaptés. · Contribuer à l'évolution des architectures en intégrant les dernières innovations IA proposées par GCP. · Veiller à la robustesse, à la scalabilité et à la maintenabilité des solutions mises en œuvre.

Contexte de la mission Notre client, acteur bancaire de premier plan, structure la sécurité de l'intelligence artificielle au sein de son entité IT. Le besoin porte sur un profil senior capable de tenir à la fois l'expertise technique — architectures IA et agentiques, threat modeling, patterns de sécurisation — et le volet conformité et risques Cyber & IA dans un environnement fortement réglementé. Le/la consultant(e) intervient sur trois piliers : l'expertise technique et la veille, l'accompagnement sécurité des projets métier et socles techniques du cadrage à l'implémentation, et la stratégie (roadmap sécurité Cyber & IA, standards et directives, modèle d'opérationnalisation de la sécurité IA dans l'entreprise). Il/elle est l'interlocuteur sécurité IT opérationnel vis-à-vis des projets et des acteurs LoD2, en lien avec les équipes Data & IA et les équipes projets métier et infrastructure. Le poste implique une capacité de restitution au niveau du top management. Anglais professionnel indispensable. Objectifs et livrables Objectifs et livrables Analyses de risques et threat modeling appliqués aux systèmes d'IA (empoisonnement des données, évasion et vol de modèle, prompt injection) Définition des patterns d'architecture sécurisés pour l'IA et les architectures agentiques, et techniques de remédiation associées Traduction des exigences réglementaires et sécuritaires en contrôles techniques de sécurité Évaluation des risques tiers (Third-Party AI) et des solutions de sécurité IA du marché Élaboration et suivi de la roadmap stratégique sécurité Cyber & IA Rédaction des standards, directives et procédures encadrant l'usage de l'IA Définition du modèle d'opérationnalisation de la sécurité IA & Cyber Restitutions et supports de décision à destination du top management Compétences demandées Sécurité de l'IA Sécurité des systèmes d'IA et de Machine Learning Architecture de sécurité IA et Cyber Sécurité des architectures agentiques Threat modeling IA (empoisonnement de données, évasion de modèle, vol de modèle, prompt injection) Filtrage IA et garde-fous applicatifs MLOps / LLMOps Validation et évaluation de modèles Sécurisation des API et du protocole MCP Conformité, risques et gouvernance Conformité et risques Cyber & IA Conformité réglementaire IA, dont l'AI Act européen Gouvernance, risques et conformité (GRC) Évaluation des risques tiers (Third-Party AI) Politiques, standards et directives de sécurité Modèle des trois lignes de défense (LoD1 / LoD2) Référentiels normatifs (ISO 27001, NIST, OWASP, SOC 2) Roadmap et stratégie SSI Cybersécurité Architecture de sécurité applicative Cryptographie IAM / gestion des identités et des accès Intégration de la sécurité dans les projets (security by design) Analyse de risques, exigences et mesures de sécurité Secteur et formation Environnements réglementés : banque, finance, assurance ou santé Formation Bac+5 en cybersécurité et/ou intelligence artificielle Minimum 5 ans d'expérience en cybersécurité, dont 3 à 4 ans appliqués à l'IA Langues Anglais professionnel, à l'écrit comme à l'oral Français courant Savoir-être Restitution et communication au niveau top management Vulgarisation de concepts techniques complexes auprès de populations non techniques Posture de facilitateur et excellent relationnel Autonomie, rigueur et forte curiosité intellectuelle