Ingénieur IA MLOps / Production (H/F)Contexte de la missionAu sein d'une équipe Data & IA d'un grand groupe international, vous intervenez sur l'exploitation, l'industrialisation et l'amélioration continue de solutions d'Intelligence Artificielle déployées en production. Les applications concernées couvrent notamment : Moteurs RAG (Retrieval-Augmented Generation) Agents conversationnels Systèmes multi-agents Solutions basées sur des LLM managés Modèles de Machine Learning industrialisés Vous évoluez dans un environnement Cloud AWS fortement industrialisé, intégrant les standards DevOps, MLOps, sécurité et gouvernance d'entreprise. Le poste présente une double dimension : Maintien en conditions opérationnelles (RUN) des solutions IA en production Contribution à l'industrialisation de la plateforme MLOps et des pratiques d'exploitation IA Missions principales1. Exploitation et support de productionAssurer le support applicatif de niveau 2 et 3 des solutions IA en production. Diagnostiquer les incidents, identifier les causes racines et piloter leur résolution. Garantir le respect des engagements de service (SLA, disponibilité, temps de rétablissement). Participer à la gestion des incidents majeurs et aux analyses post-mortem. Maintenir et enrichir la documentation d'exploitation (runbooks, procédures, schémas d'escalade). Mettre en œuvre les procédures de continuité de service et les modes dégradés. Accompagner les montées de versions des modèles IA et des composants applicatifs. Participer aux astreintes et interventions hors horaires ouvrés lorsque nécessaire. 2. Monitoring et observabilité des systèmes IAExploiter et améliorer les dispositifs de supervision applicative et infrastructure. Déployer et maintenir les outils d'observabilité dédiés aux systèmes IA et aux LLM. Concevoir des tableaux de bord de pilotage permettant de suivre : La disponibilité des services La latence des traitements Le coût des traitements IA Les performances des modèles La qualité des réponses générées Les dérives fonctionnelles et comportementales Affiner les stratégies d'alerting afin de réduire les faux positifs. Participer à la définition des politiques de surveillance et d'évolution des modèles. 3. Contribution aux pratiques MLOps et à l'industrialisationParticiper à la conception et à l'évolution des chaînes CI/CD dédiées aux projets IA. Contribuer à l'automatisation des déploiements et à l'amélioration continue des processus. Participer à la mise en place d'infrastructures reproductibles via l'Infrastructure as Code. Déployer et administrer les composants MLOps nécessaires à l'industrialisation des modèles. Accompagner les équipes de développement dans la résolution des problématiques liées aux pipelines d'intégration et de déploiement. Contribuer à la standardisation des architectures IA (RAG, fine-tuning, agents, LLMOps). 4. Gouvernance, sécurité et conformitéGarantir la conformité des solutions avec les normes internes et réglementaires. Participer à la mise en œuvre des mécanismes de traçabilité et d'audit des systèmes IA. Contribuer aux dispositifs de sécurisation des modèles et des usages d'IA générative. Participer aux exercices de continuité et de reprise d'activité. Maintenir l'ensemble de la documentation technique et opérationnelle. Veiller à l'application des politiques de sécurité et de gestion des risques. 5. Optimisation et innovationSuivre et optimiser les coûts d'exploitation des plateformes Cloud et IA. Identifier les opportunités d'amélioration suite aux incidents et retours d'expérience. Participer aux études technologiques et aux expérimentations autour des nouvelles solutions IA. Contribuer à la construction de composants réutilisables et mutualisés. Assurer une veille permanente sur les pratiques MLOps, GenAI, LLMOps et observabilité. Compétences comportementales recherchéesForte culture de production et sens du service. Capacité à intervenir efficacement en situation critique. Rigueur et sens de l'organisation. Esprit analytique et aptitude à la résolution de problèmes complexes. Excellentes capacités de communication. Autonomie et proactivité. Goût pour l'amélioration continue. Capacité à collaborer avec des équipes multidisciplinaires. Curiosité technologique et culture DevOps/MLOps. Anglais professionnel. Compétences techniques requisesIntelligence Artificielle & MLOpsExpérience significative sur des projets IA industrialisés. Connaissance des architectures RAG et des systèmes agentiques. Compréhension des problématiques liées aux LLM et à leur exploitation en production. Connaissance des pratiques LLMOps et MLOps. Gestion du cycle de vie des modèles et monitoring de performance. Cloud & InfrastructureExcellente maîtrise d'AWS : EKS Lambda EC2 CloudWatch IAM S3 Services IA managés Bonnes connaissances Kubernetes et conteneurisation Docker. DevOps & CI/CDGitLab CI GitHub Actions Terraform Infrastructure as Code Gestion des artefacts logiciels Gestion des secrets (Vault ou équivalent) Automatisation des déploiements Monitoring & ObservabilitéPrometheus Grafana CloudWatch APM Observabilité des applications IA Tracing distribué Monitoring des performances modèles Une connaissance des outils spécialisés tels que MLflow, LangFuse, LangSmith ou DeepEval constitue un atout. Sécurité & GouvernanceGestion des vulnérabilités. Sécurité Cloud. Gouvernance des modèles IA. Traçabilité et auditabilité. Connaissance des réglementations liées à l'IA et à la protection des données. DéveloppementPython avancé. APIs REST. Scripts d'automatisation. Connaissances SQL appréciées.
Localisation : Paris ; 3 jours de TT par semaine Durée : 3 ans RésuméCe poste d'expert Senior en ingénierie/consultation IA a pour but principal de co-concevoir et d'implémenter des solutions de suivi, de reporting et d'optimisation des coûts liés à l'IA au sein de plusieurs unités d'affaires. Responsabilités :Expertise pour concevoir une architecture de visibilité des coûts de l'IA end-to-end et des cadres associés Développer des méthodologies d'allocation des coûts à travers des plateformes IA hétérogènes et des modèles de facturation Créer des modèles de gouvernance et des tableaux de bord de reporting pour la gestion des dépenses IA Fournir des recommandations stratégiques pour l'optimisation de la charge de travail IA Compétences :+8 années d'expertise en architecture cloud, FinOps ou ingénierie IA/ML Expérience avec les moteurs de coûts associés à l'IA/GenAI et les stratégies d'optimisation Conception de solutions de données et d'analytique à grande échelle Capacité à démontrer et traduire des concepts techniques complexes pour des audiences non techniques Anglais courant
Niveau d'expérience : Junior (1 à 3 ans) Type de poste : Ingénieur IA / MLOps Junior (H/F) Localisation : Région parisienne (hybride possible) Démarrage : Dès que possible. Contexte Dans le cadre du développement de ses activités Data & Intelligence Artificielle, un grand groupe du secteur des services financiers recherche un(e) Ingénieur IA / MLOps Junior pour rejoindre son équipe dédiée à la conception, l'industrialisation et le déploiement de solutions d'Intelligence Artificielle. Vous interviendrez sur des projets innovants à fort impact, couvrant aussi bien l'IA générative que les modèles de Machine Learning traditionnels, dans un environnement cloud et DevOps moderne. Vos missions En tant qu'Ingénieur IA / MLOps, vous aurez pour responsabilités de : Agir comme référent technique IA auprès des différentes parties prenantes : équipes projets, développeurs, architectes et métiers. Concevoir, développer, industrialiser et déployer des solutions d'Intelligence Artificielle de bout en bout. Participer à l'intégration de solutions IA développées en interne ou proposées par des éditeurs externes. Contribuer à la mise en place et à l'évolution de la plateforme IA (MLOps, monitoring, gouvernance, catalogue de modèles). Industrialiser les modèles développés par les équipes Data Science afin de garantir leur passage en production. Assurer le respect des bonnes pratiques de développement, d'exploitation et de gouvernance IA. Participer à la mise en conformité des projets avec les exigences réglementaires et les standards de sécurité des données. Profil recherchéCompétences comportementales Nous recherchons une personne : Orientée résultats et capable de respecter les délais fixés. Dotée d'un fort esprit d'équipe et d'une bonne capacité de collaboration. Rigoureuse, organisée et autonome. Capable de communiquer efficacement à l'écrit comme à l'oral. Force de proposition avec une approche pragmatique des problématiques. Curieuse et en veille permanente sur les évolutions technologiques. Disposant d'un niveau d'anglais professionnel permettant d'évoluer dans un environnement technique international. Compétences techniquesExpérience Première expérience réussie (1 an minimum) en Intelligence Artificielle et/ou IA Générative. Participation à un projet de mise en production ou d'industrialisation de solutions IA. Une expérience dans un environnement réglementé constitue un atout. Langages et développement Excellente maîtrise de Python. Connaissances en SQL. La maîtrise des technologies JavaScript constitue un plus. Cloud & Infrastructure Expérience sur un environnement cloud de type AWS : S3 SageMaker Bedrock Lambda API Gateway ECS / EKS EC2 OpenSearch Aurora DevOps & MLOps Bonne connaissance des outils et pratiques : GitLab Docker Kubernetes Airflow MLflow Artifactory APIs REST Hugging Face Frameworks d'orchestration d'agents IA Outils de monitoring et de gouvernance des modèles Écosystème IA & Machine Learning Maîtrise des bibliothèques et frameworks : Scikit-learn Pandas TensorFlow PyTorch Transformers LangChain LangGraph Connaissances des concepts suivants : Machine Learning supervisé et non supervisé Deep Learning RAG (Retrieval Augmented Generation) Fine-tuning de modèles Agentic AI et systèmes multi-agents Human-In-The-Loop (HITL) Monitoring et observabilité des systèmes IA Data & Bases de données SQL et NoSQL Bases vectorielles (OpenSearch, Redis, PGVector ou équivalent) Notions de bases orientées graphe appréciées Méthodologies Bonne pratique des méthodes Agile (Scrum, Kanban ou équivalent).
Dans le cadre d'une transformation autour de l'IA Générative, nous recherchons un(e) Lead AI Engineer capable de concevoir et industrialiser des solutions IA, tout en accompagnant les équipes de développement dans l'adoption de ces nouvelles technologies. Le poste repose sur 3 dimensions clés : Lead AI Engineer Concevoir, développer et industrialiser des solutions GenAI, RAG et agentiques jusqu'à leur mise en production. Référent IA Générative Accompagner les développeurs, partager les bonnes pratiques et apporter votre expertise sur les choix techniques et les architectures IA. Java & Angular Rester hands-on et contribuer directement aux applications existantes en Java / Spring Boot et Angular. Vos missions Concevoir et industrialiser des solutions basées sur les LLM Développer des agents IA et solutions RAG Intégrer et orchestrer différents modèles : OpenAI, Claude, Gemini, Mistral, Llama… Définir les bonnes pratiques et architectures GenAI Accompagner et faire monter en compétence les développeurs Contribuer aux développements Java / Spring Boot et Angular Participer à l'industrialisation : CI/CD, MLOps, LLMOps, monitoring et sécurité
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
Missions principales : Définir les architectures de référence des solutions agentiques et des usages IA. Concevoir les modèles d'intégration entre la plateforme IA et le système d'information. Accompagner la mise en œuvre de workflows agentiques complexes et l'orchestration multi-agents. Définir les standards de développement, de test, d'observabilité et de gouvernance des agents IA. Identifier les technologies, frameworks et composants adaptés aux besoins métiers. Superviser et challenger les développements des équipes produit et des partenaires. Concevoir et évaluer les intégrations avec GitHub, Jira, Confluence, ITSM, les bases documentaires, les API et les services métiers. Participer aux travaux sur les protocoles d'interopérabilité MCP, A2A et autres standards émergents. Mettre en place les mécanismes de supervision, de mesure de la qualité, de traçabilité et de contrôle des usages IA. Accompagner l'industrialisation des solutions, de la preuve de valeur jusqu'à la production. Assurer une veille sur les plateformes IA, les LLM et les architectures agentiques. Compétences techniques : Architectures LLM et IA générative. Agents mono-agent et multi-agents. Orchestration de workflows agentiques. RAG, mémoire conversationnelle et gestion du contexte. Protocoles MCP et A2A. Gouvernance, évaluation, monitoring, traçabilité et contrôle des agents IA. Python. TypeScript apprécié. API, microservices et connecteurs. Intégration de systèmes d'information complexes. CI/CD et pratiques DevOps. Architecture applicative et urbanisation SI. Cloud Azure, AWS ou GCP. Kubernetes et OpenShift. Sécurité, observabilité et exploitation des plateformes IA. Leadership : Animation et accompagnement d'équipes techniques. Coaching de développeurs. Définition de standards et d'une architecture cible. Capacité à challenger les choix techniques. Capacité à fédérer les équipes autour d'une vision commune. Livrables attendus : Architectures de référence et dossiers d'architecture. Frameworks, patterns et composants réutilisables. Standards de développement, de test et de gouvernance IA. Patterns d'intégration avec le SI. Cas d'usage industrialisables et trajectoire de passage à l'échelle. Guides d'architecture et recommandations techniques. Dossiers de décision technologique (ADR). Méthodologies de développement et d'exploitation des agents IA. Supports de démonstration et accompagnement des parties prenantes.
Les missions sont: 1- Conception et développement d'agents autonomes avec LangGraph : - Architecture des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d'usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d'agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).
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.
Dans le cadre d'un programme de transformation, nous recherchons un Lead AI Engineer pour accompagner la refonte de la gestion de portefeuille projets et développer des solutions basées sur l'IA générative et l'Agentic AI. Vos missionsIdentifier et prioriser les cas d'usage IA à forte valeur ajoutée. Concevoir et développer des agents IA / solutions GenAI : LLM, RAG, prompt engineering, workflows. Développer des services et APIs en Python. Automatiser les processus métiers : reporting, suivi, consolidation et gestion des données. Connecter les agents IA aux différentes sources de données : APIs, bases SQL/NoSQL, fichiers. Participer à l'architecture, l'industrialisation et la mise en production des solutions. Jouer un rôle de référent technique / Lead auprès des équipes.
Dans le cadre du renforcement de notre équipe, nous recherchons un Ingénieur Production IA spécialisé dans les usages IT for IT. L'objectif est d'intégrer l'IA directement dans les activités de production informatique afin d'améliorer le monitoring, la supervision, la gestion des incidents, l'automatisation et le traitement des tickets. Nous recherchons un profil ayant déjà mis en œuvre des solutions IA en environnement IT/Production, capable de faire le lien entre les problématiques de production informatique et les nouvelles possibilités offertes par l'IA. Missions principales: Assurer la production et la supervision des environnements IT. Mettre en place et améliorer les dispositifs de monitoring, alerting et supervision. Identifier les tâches de production pouvant être automatisées grâce à l'IA. Concevoir et mettre en œuvre des solutions d'IA appliquées aux opérations IT (IT for IT). Automatiser le traitement et la qualification des tickets. Développer des scripts et automatisations pour faciliter les activités d'exploitation. Participer aux phases de déploiement, intégration et mise en production des solutions. Mettre en place des mécanismes permettant d'exploiter les données issues des outils de supervision, incidents et bases de données. Participer à l'amélioration de la détection, analyse et résolution des incidents. Travailler sur l'automatisation des alertes et des actions de remédiation. Veiller à la disponibilité, la performance et la fiabilité des systèmes. Participer aux activités liées aux bases de données, sauvegardes et procédures d'exploitation. Appliquer les bonnes pratiques et processus ITIL. Contribuer à l'amélioration continue des processus de production.
Nous recherchons un Data Scientist / Ingénieur IA pour une mission de fiabilisation et qualité des données au sein d'un environnement grand compte. La mission porte sur la détection, le diagnostic et la correction automatisée d'anomalies sur des données structurées et documentaires. Le profil développera des pipelines Python/SQL et intégrera des solutions LLM/VLM, NLP/NER pour l'analyse et l'extraction de données. Une expérience en matching, fuzzy matching, expressions régulières et contrôle des résultats LLM est recherchée. Python, SQL et LLM sont obligatoires ; GitLab, NLP/NER, HuggingFace et prompt engineering sont des compétences appréciées. Profil autonome et rigoureux, avec une capacité à industrialiser, documenter et assurer la traçabilité des traitements Data et IA.
Vous cherchez un poste où l'IA générative ne reste pas au stade du POC ? Nous recherchons un.e Développeur / Ingénieur IA pour accompagner l'un de nos clients du secteur de l'assurance dans l'intégration de l'IA au cœur de son système d'information. Votre enjeu : transformer des cas d'usage IA en solutions réellement intégrées aux applications et aux processus métier, dans un environnement principalement basé sur Java / Spring Boot 3 et Angular. Vous travaillerez notamment sur la conception de skills/tools et d'agents IA capables d'interagir de manière sécurisée avec les services et les données du SI. Votre terrain de jeu : faire passer l'IA du POC à la production Votre rôle couvrira toute la chaîne, de l'identification du cas d'usage jusqu'à son industrialisation. Concrètement, vous allez : - identifier et développer des cas d'usage d'IA générative applicables aux processus et applications existants - concevoir des skills/tools permettant à des LLM et agents IA d'interagir avec les services du SI - intégrer des modèles de langage et services IA dans l'écosystème Java / Spring Boot 3 / Angular - concevoir des agents capables d'orchestrer plusieurs tools et services pour exécuter des tâches métier - développer des POC, évaluer leur pertinence puis industrialiser les solutions retenues - contribuer aux choix d'architecture, de frameworks et de technologies IA - intégrer dès la conception les problématiques de sécurité, d'autorisation, de traçabilité et d'accès aux données - travailler avec les équipes Digital pour déployer progressivement ces usages dans les processus existants. Le poste comporte également une dimension de référent technique IA : vous partagerez les bonnes pratiques, accompagnerez la montée en compétence des équipes et contribuerez à l'animation de la communauté IA du service.
Ingénieur IA / GenAI – LLM, RAG & Agents IA Dans le cadre d'un projet autour de l'IA générative, nous recherchons un Ingénieur IA / GenAI pour concevoir, développer et industrialiser des solutions basées sur les LLM et les agents IA. Vos missions : Concevoir et développer des solutions GenAI / LLM Développer des agents IA et workflows agentiques Concevoir et implémenter des architectures RAG Intégrer les modèles IA aux applications via API Développer principalement en Python Travailler sur le prompt engineering et l'orchestration des LLM Mettre en place embeddings et bases vectorielles Évaluer la qualité, la performance et la fiabilité des réponses Industrialiser les solutions : CI/CD, monitoring, sécurité et observabilité Accompagner les POC jusqu'à leur mise en production Compétences recherchées : Python LLM / GenAI RAG Agents IA / Agentic AI LangChain / LangGraph ou équivalent OpenAI / Azure OpenAI / Anthropic / modèles open source FastAPI / APIs REST Vector databases / embeddings Docker, Git, CI/CD MLOps / LLMOps apprécié Fine-tuning / PEFT / LoRA apprécié 📍 Île-de-France / Hybride 📅 Mission longue durée
Vous cherchez un poste où l'IA générative ne reste pas au stade du POC ? Nous recherchons un.e Développeur / Ingénieur IA pour accompagner l'un de nos clients du secteur de l'assurance dans l'intégration de l'IA au cœur de son système d'information. Votre enjeu : transformer des cas d'usage IA en solutions réellement intégrées aux applications et aux processus métier, dans un environnement principalement basé sur Java / Spring Boot 3 et Angular. Vous travaillerez notamment sur la conception de skills/tools et d'agents IA capables d'interagir de manière sécurisée avec les services et les données du SI. Votre terrain de jeu : faire passer l'IA du POC à la production Votre rôle couvrira toute la chaîne, de l'identification du cas d'usage jusqu'à son industrialisation. Concrètement, vous allez : - identifier et développer des cas d'usage d'IA générative applicables aux processus et applications existants - concevoir des skills/tools permettant à des LLM et agents IA d'interagir avec les services du SI - intégrer des modèles de langage et services IA dans l'écosystème Java / Spring Boot 3 / Angular - concevoir des agents capables d'orchestrer plusieurs tools et services pour exécuter des tâches métier - développer des POC, évaluer leur pertinence puis industrialiser les solutions retenues - contribuer aux choix d'architecture, de frameworks et de technologies IA - intégrer dès la conception les problématiques de sécurité, d'autorisation, de traçabilité et d'accès aux données - travailler avec les équipes Digital pour déployer progressivement ces usages dans les processus existants. Le poste comporte également une dimension de référent technique IA : vous partagerez les bonnes pratiques, accompagnerez la montée en compétence des équipes et contribuerez à l'animation de la communauté IA du service.
Une institution publique nationale, à forte exigence de sécurité, construit sa propre plateforme d'intelligence artificielle sur des clusters GPU hébergés en interne, sans dépendre d'un cloud public. L'objectif : donner à ses équipes des outils d'IA puissants, sûrs et maîtrisés. Vous mettez en production des modèles, dont des LLM, sur une infrastructure GPU maîtrisée de bout en bout, et vous aidez les équipes à s'en servir. Vous rejoignez une petite équipe d'experts choisie avec soin : vos décisions techniques comptent, votre expertise est reconnue, et les usages que vous rendez possibles servent l'intérêt général. Missions : Déployer et exploiter des modèles (dont des LLM) sur les clusters GPU - Mettre en place et maintenir les chaînes MLOps : suivi d'expériences, pipelines, registre de modèles - Optimiser l'usage des GPU : profilage, quantification, partage de GPU - Accompagner les data scientists et les équipes utilisatrices - Assurer la veille technologique et recommander des évolutions - Documenter et suivre des indicateurs d'usage Mission longue : démarrage envisagé début 2027, 12 mois renouvelables, environ 200 jours par an. Une enquête administrative est requise avant intervention. Easy Partner est un cabinet de conseil technique spécialisé en informatique et industrie 4.0 : assistance technique, recrutement (plus de 3 000 recrutements pour plus de 500 clients) et formation certifiée Qualiopi.
ContexteAu sein d'une équipe Cyberdéfense d'un grand groupe international, nous recherchons un Ingénieur Cybersécurité spécialisé dans les sujets IA et IA générative. L'objectif est de renforcer l'expertise de l'équipe sur les nouveaux risques liés à l'utilisation et au développement de solutions d'intelligence artificielle : LLM, assistants, agents, RAG, modèles internes ou services IA proposés par les grands Cloud Providers. Nous recherchons avant tout un vrai passionné de cybersécurité et d'IA, capable de comprendre comment fonctionnent ces technologies, de les tester, de les détourner et d'identifier concrètement leurs vulnérabilités. Ce poste n'est pas un rôle de gouvernance pure : il nécessite une vraie capacité à mettre les mains dans la technique. Tes missionsDevenir le référent technique Cyberdéfense sur les sujets liés à l'IA et à l'IA générative. Évaluer la sécurité des nouvelles solutions IA utilisées ou développées par les équipes du groupe. Réaliser des analyses techniques et des tests de sécurité sur les LLM, applications GenAI et systèmes intégrant de l'IA. Identifier et tester les vulnérabilités spécifiques aux systèmes IA : prompt injection ; indirect prompt injection ; fuite ou extraction de données ; contournement des mécanismes de protection ; compromission des outils ou agents connectés ; risques liés aux architectures RAG ; exposition de données sensibles ; attaques sur les modèles et leurs chaînes d'approvisionnement. Participer à des démarches de Red Teaming appliquées à l'IA. Challenger les architectures IA avant leur mise en production. Accompagner les développeurs, Data Scientists, équipes Data / IA, architectes et Product Teams sur les bonnes pratiques de sécurité. Contribuer à la sécurisation des API, modèles, pipelines et composants utilisés dans les applications IA. Analyser et challenger les services IA proposés par les grands fournisseurs Cloud et éditeurs. Définir et tester des mécanismes de protection et de contrôle adaptés aux usages IA. Participer à l'analyse et au suivi des incidents de sécurité liés à ces environnements. Piloter ou challenger les audits et pentests réalisés par des partenaires spécialisés. Assurer une veille technologique et offensive très forte sur les nouvelles attaques, outils et recherches autour de la sécurité de l'IA. Tester de nouveaux outils, frameworks et techniques afin d'évaluer leur intérêt pour l'équipe Cyberdéfense.
