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La plateforme vise à industrialiser les usages Data et Machine Learning et à accompagner les directions métiers dans leurs expérimentations et produits data science. Le Platform Engineer intervient sur deux axes majeurs : le déploiement de l’infrastructure as code sur le cloud Azure le développement et l’industrialisation de pipelines CI/CD pour les usages Data Science Missions de l’équipe plateforme Assurer le maintien en condition opérationnelle , l’ évolutivité et la maîtrise technique de la plateforme Azure. Accompagner les directions métiers et leurs data scientists dans la réalisation de leurs expérimentations et produits industriels Fournir un support fonctionnel et technique aux équipes métiers

🔧 Project Description AI Engineer – Assistant IA métier Le consultant interviendra au sein de l’équipe Produit, en collaboration étroite avec : les équipes Plateformes (DevSecOps, Data Platform, AI Platform), l’équipe Produit (CRM), les équipes métiers. La mission couvre plusieurs axes structurants : refonte de l’architecture afin de permettre un découplage et une abstraction de l’accès aux données ; intégration de nouveaux parcours utilisateurs sur des canaux mobiles et des applications métiers existantes (CRM, Outlook, Teams) ; connexion à de nouvelles sources de données (Outlook, SharePoint, applications métiers) ; extension géographique (Monaco, Luxembourg) et extension métier (Corporate, Asset Management) ; convergence avec Copilot et renforcement des parcours pre-meeting / post-meeting ; mise en place d’un monitoring avancé. 🎯 Mission Objective & Livrables Objectifs de la mission : Industrialiser l’assistant IA. Garantir la scalabilité, la performance, la sécurité et la conformité réglementaire des solutions IA. Étendre les usages, les périmètres métiers et géographiques du produit. 👤 Responsabilités Conception & mise en œuvre IA Participer à la définition des architectures IA en s’appuyant sur Copilot Studio, AI Foundry et Semantic Kernel, en garantissant performance, sécurité et conformité réglementaire. Concevoir, développer et mettre en œuvre des agents IA (copilotes, assistants métier, agents autonomes) répondant aux besoins des équipes produit et métiers. 2) Cadrage des cas d’usage & collaboration sécurité/produit Collaborer avec les équipes produit, architectes et experts sécurité pour cadrer les cas d’usage, affiner les prompts, orchestrer les workflows et fiabiliser les réponses IA. 3) Intégration SI & interopérabilité Intégrer les agents IA au système d’information existant, notamment via Dataverse, Dynamics 365 CE, Power Platform, API Management (APIM) et MCP Server. 4) Exploitation, monitoring & amélioration continue Mettre en place le monitoring des solutions en production. Contribuer à l’amélioration continue des agents (qualité des réponses, performance et coûts). Prendre en charge les anomalies et évolutions mineures pendant les phases de recette et de production. Proposer des optimisations de coûts liées à l’usage des solutions IA. 5) Capitalisation & montée en compétences Contribuer à la documentation technique, au partage de bonnes pratiques et à la montée en compétences des équipes internes sur les usages IA. 6) Gouvernance projet & mode de delivery (Agile) Participer aux cérémonies agiles Scrum. Reporter aux Product Owners sur l’avancement des travaux. Alerter l’équipe en cas de difficultés rencontrées ou de risques de retard. 7) Veille & innovation (écosystème Microsoft) Assurer une veille sur les évolutions de l’écosystème Microsoft et identifier les apports potentiels dans le contexte du projet.

Dans le cadre des activités d'une grande entreprise de services publics, le/la Développeur(se) spécialisé(e) intervient sur des sujets à forte composante technique et innovation, liés notamment aux environnements connectés à des compteurs intelligents, aux protocoles de communication et aux problématiques d’aide à la décision. La mission nécessite une expertise confirmée en développement logiciel, une bonne compréhension des systèmes communicants (notamment CPL / radio fréquence) ainsi qu’une capacité à intégrer des approches Machine Learning / Deep Learning pour répondre à des besoins métier et techniques. Le/la consultant(e) participera à l’analyse des besoins en systèmes informatiques, à la proposition de solutions adaptées, puis à la mise en œuvre technique sur différents environnements (Windows/Linux/Raspberry Pi), en s’appuyant sur des compétences en modélisation, algorithmie (dont théorie des graphes) et programmation. 2) Objectifs & livrables attendus Le/la prestataire devra contribuer aux activités suivantes : 🎯 Analyse & cadrage Réaliser l’analyse des besoins en systèmes d’information en lien avec les enjeux de l’organisme Proposer des solutions techniques et fonctionnelles adaptées à la situation Participer à la démarche de gestion de projet en respectant les processus internes 🧠 Aide à la décision / optimisation Exploiter les concepts de théorie des graphes Contribuer à des problématiques d’aide à la décision Intégrer des approaches Machine Learning / Deep Learning selon les cas d’usage 💻 Développement & implémentation Développer et maintenir des composants applicatifs en : - Java / Python / C++ Mettre en œuvre des traitements, scripts et analyses sur : - Windows, Linux, Raspberry Pi Exploiter les librairies Python nécessaires à l’analyse : - Matplotlib, Numpy 📡 Communication & protocoles Intervenir dans des contextes liés aux télécommunications, notamment en ce qui concerne les réseaux CPL et radio fréquence Travailler autour des protocoles et flux : - ZigBee, Modbus, Protocoles liés à des compteurs communicants Comprendre et exploiter les protocoles CPL G1 et CPL G3 Maîtriser les principes liés à la chaîne de communication des compteurs intelligents

Dans le cadre de l’évolution et de la sécurisation de son système d’information, un grand groupe du secteur assurance recherche un renfort OPS / DevOps OpenShift pour intervenir au sein d’une tribu en charge des socles techniques , couvrant notamment les environnements Java et des outils liés à l’IA . Contexte de la mission La mission s’inscrit dans un environnement DevSecOps à forts enjeux de résilience opérationnelle , avec des plateformes critiques hébergées sur OpenShift/Kubernetes et des environnements Cloud . Le consultant interviendra en support des squads produits, en proximité avec les équipes de développement et d’architecture. Missions principales Administrer, superviser et faire évoluer des plateformes applicatives conteneurisées (OpenShift / Kubernetes). Contribuer à la mise à disposition et à la fiabilisation des socles techniques (Java, outils IA). Accompagner les équipes sur les dimensions performance, robustesse, sécurité et fiabilité tout au long du cycle de vie des produits. Mettre en œuvre et renforcer l’ observabilité (monitoring, logs, métriques, traces). Automatiser et industrialiser les déploiements dans une logique DevOps / CI-CD . Contribuer à l’exploitabilité des solutions (dossiers d’exploitation, capacity planning, gestion des incidents). Participer à l’amélioration continue des pratiques et des outils. Livrables attendus Dossiers d’architecture intégrant exploitabilité, performance et observabilité. Tableaux de bord d’observabilité et supports d’usage associés. Rapports d’incidents et analyses post-mortem. Contributions aux matrices qualité / performance.

Tâches principales : • Se positionner comme un coach des équipes tech en place en apportant une expertise en GenAI • Permettre la montée en compétence des équipes DSI en intégrant des outils d’IA (Copilot, Claude Code) pour accélérer le développement et la documentation • Développer et maintenir des applications performantes (Java/Spring Boot, Angular/React, Node.js, etc.) en intégrant des assistants IA (Copilot, Claude Code) • Automatiser les tâches répétitives (tests, CI/CD, monitoring) pour gagner en productivité • Travailler sur des architectures modernes : APIs, Cloud PaaS/IaaS (AWS, Terraform) • Garantir la qualité et la sécurité des développements en s’assurant que les projets pilotes respectent les bonnes pratiques technologiques et de sécurité de l’environnement SI • Collaborer étroitement avec les équipes produit, design et architecture • Coacher des équipes qui créent des solutions en utilisant l’IA comme assistant de la conception technique au monitoring en production.

CONTEXTE GENERAL : Dans un contexte de transformation numérique et d’essor rapide de l’intelligence artificielle générative et agentique, le Groupe, via sa DSI centrale, souhaite structurer et maîtriser l’introduction de ces technologies au sein de son système d’information. L’objectif est d’explorer les apports de l’Agentic AI pour soutenir les métiers et les fonctions transverses. Missions : Partenariats & écosystème plateformes Cartographier l’écosystème des éditeurs/intégrateurs et identifier les bons interlocuteurs. Préparer, animer et restituer les workshops partenaires (ex. AWS, Microsoft, MuleSoft, Snowflake). Évaluer les offres (frameworks, orchestration, observabilité, sécurité, gouvernance, intégration SI). Discovery & cas d’usage Agentic AI Animer des ateliers multi-domaines pour : • définir des cas d’usage transverses (support, IT ops, knowledge assistant, productivité dev, automation), • définir des cas d’usage spécifiques à l’aéronautique (maintenance, supply chain, engineering, ops, qualité, MRO, doc). Formaliser les cas d’usage : objectifs, périmètre, acteurs, données, risques, critères de succès. Prioriser selon valeur/risque/effort (quick wins vs bets stratégiques). Recommandations plateformes & trajectoire Proposer des patterns d’architecture Agentic AI (RAG, multi/single agent, event-driven, human-in-loop). Recommander plateformes/briques : cloud, iPaaS, API management, vector DB, orchestration, MLOps/LLMOps. Définir la trajectoire de déploiement : MVP → industrialisation, critères de passage en production, exigences non fonctionnelles. Portfolio, roadmap & gouvernance Construire un portfolio projet (lots, jalons, budget, staffing, dépendances SI). Définir la gouvernance : prise de décision, sécurité, conformité, data governance, gestion des risques, modèle opérationnel. Exploration technologique & livrables Piloter des tech spikes/POC orientés faisabilité et design. Produire un livre blanc interne : standards, patterns, comparatif plateformes, guidelines sécurité, recommandations d’industrialisation, retours d’expérience.

Poste IA Native Software engineer Localisation Hauts de Seine TT: 2 jours Dans un contexte de forte accélération de l’innovation digitale, nous recherchons un AI-Native Software Engineer capable d’accompagner la transformation des pratiques de développement et d’intégrer l’IA générative au cœur des usages technologiques. Rattaché(e) à la direction Innovation & Stratégie Digitale, le/la prestataire interviendra en tant que référent technique et coach IA, avec une approche résolument orientée delivery, qualité et montée en compétence des équipes. Missions principales Agir comme coach technique des équipes de développement, en diffusant les bonnes pratiques liées à l’IA générative et aux approches AI-Native Accompagner la montée en compétence des équipes via l’intégration d’assistants IA (ex. Copilot, Claude Code) pour accélérer le développement, la revue de code et la documentation Concevoir, développer et maintenir des applications performantes et scalables (Java / Spring Boot, React ou Angular, Node.js), enrichies par des assistants IA intégrés au cycle de vie du développement Mettre en œuvre des automatisations avancées (tests, CI/CD, observabilité, monitoring) afin d’optimiser la productivité et la fiabilité des livraisons Contribuer à des architectures modernes orientées APIs et Cloud (PaaS / IaaS), incluant infrastructure as code (Terraform) Garantir la qualité, la sécurité et la robustesse des développements, en veillant au respect des standards techniques, des bonnes pratiques de sécurité et des contraintes de l’environnement SI Collaborer étroitement avec les équipes produit, design et architecture, dans une logique agile et transverse Accompagner les équipes sur l’ensemble du cycle de vie des solutions, de la conception technique assistée par IA jusqu’au monitoring en production

Expérience : 7 à 10 ans minimum en audit de processus, automatisation ou transformation digitale Dans le cadre d’une mission stratégique d’optimisation des opérations, un acteur majeur du secteur de l’énergie recherche un Consultant Senior en Automatisation pour conduire un audit complet des processus métiers et définir une roadmap d’automatisation priorisée (IA, RPA, interfaces inter-systèmes). Les périmètres couverts incluent : Logistique – Service Client – Commerce – Administration des Ventes (ADV)

Dans le cadre d’un programme Innovation & IA Générative , nous recherchons un Développeur expérimenté capable d’intervenir sur des sujets mêlant développement backend, data science et industrialisation . Missions principales Conception et développement de solutions IA / IA Générative Développement et intégration technique en Java & Python Mise en place des tests : TU / intégration / recette Déploiement et suivi en environnement production Travail en équipe sur des projets innovants et à forte valeur ajoutée Compétences attendues Python avancé (Back-end & Data Science) Framework : TensorFlow Libraries : scikit-learn, pandas, NumPy, PySpark, PyKrige Environnements & data Bases : MySQL / NoSQL Conteneurisation / orchestration : Kubernetes Profil recherché Curieux, motivé, impliqué sur des sujets innovants Très bon esprit d’équipe et capacité à s’intégrer dans un collectif Autonome et orienté qualité (tests / intégration / production) 📍 Localisation : Nantes 🎯 Senior / Expérimenté – Python & Java

Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client dans le secteur bancaire renforce ses équipes pour concevoir, entraîner, déployer et monitorer des modèles de Machine Learning, et intégrer les solutions d’IA Générative dans ses parcours clients et processus métiers. Vous rejoignez une équipe Data innovante, à la croisée des enjeux opérationnels, réglementaires et technologiques. Environnement technique : Modélisation & IA : Logistic Regression, XGBoost / LightGBM, SHAP, LIME, LLM (OpenAI, HuggingFace), LangChain, LangGraph ML Engineering : Python, Scikit-learn, MLflow, FastAPI, Pytest, GitHub Actions, Docker, Kubernetes Cloud & Big Data : Azure ML, Databricks, pySpark, Azure DevOps, Snowflake (atout) MLOps : CI/CD, Feature Store, API ML, Monitoring Drift, Backtesting, RAGAS, LLM as a Judge

Contexte Dans le cadre du renforcement de ses équipes techniques, nous recherchons un Développeur Backend Senior .NET / Azure pour intervenir sur des projets stratégiques, avec un fort enjeu d’industrialisation des intégrations partenaires et d’évolution des API existantes. Missions Développement et architecture backend Concevoir, développer et maintenir les API backend . Participer à l’évolution et à la refonte de certains composants existants (legacy). Contribuer à la montée de version et à la modernisation des API . Participer à l’industrialisation des intégrations partenaires bancaires. Industrialisation des intégrations partenaires Concevoir des architectures permettant d’ automatiser l’intégration de nouveaux partenaires . Transformer les processus actuels (discovery, cadrage, développement, recette) vers une approche plus industrialisée et scalable . Mettre en place des standards techniques pour faciliter l’intégration des futurs partenaires. Excellence technique & DevOps Déployer et maintenir les applications sur Azure via Infrastructure as Code (Terraform) . Mettre en œuvre les bonnes pratiques DevOps et d’excellence opérationnelle. Participer au monitoring et à l’observabilité de la plateforme. Innovation & IA Utiliser et challenger des outils d’IA pour le développement (GitHub Copilot, agents IA). Explorer les opportunités d’utilisation de l’IA pour améliorer la productivité et la qualité du code. Environnement technique .NET / C# API REST Microsoft Azure Terraform (Infrastructure as Code) GitHub Actions Datadog GitHub IDE au choix (Visual Studio, JetBrains…)

Mission de pilotage de socle industriel IA Contexte Dans le cadre de sa stratégie Data & IA, notre client en secteur d'assurance engage un programme structurant visant à industrialiser et accélérer le déploiement des cas d’usage de Data Science, Machine Learning et IA Générative (LLM) . Ce programme repose sur la mise en place de socles technologiques mutualisés, robustes, sécurisés et scalables , notamment : une plateforme MLOps , un socle LLMOps , un environnement Python standardisé . Ces socles doivent permettre aux équipes Data & IA de concevoir, entraîner, déployer et superviser des modèles d’IA de bout en bout, dans des conditions industrielles. Dans ce contexte, notre client recherche un Responsable Plateforme MLOps , en charge du pilotage, de la conception, de la mise en œuvre et de l’exploitation du socle MLOps . Responsable Plateforme MLOps (Mission pilote de socle IA) Rattachement fonctionnel Data Office / Direction Data & IA En collaboration étroite avec : équipes Data Scientists & ML Engineers équipes IT / DSI / Production équipes Architecture et Sécurité SI 🎯 MISSIONS PRINCIPALES1. Conception & Architecture Définir, maintenir et faire évoluer l’ architecture cible de la plateforme MLOps en cohérence avec les standards du client. Sélectionner et intégrer les outils MLOps les plus pertinents (orchestration, versioning, CI/CD IA, monitoring…), sur la base du cadrage réalisé. Garantir l’ interopérabilité avec les socles LLMOps existants et l’environnement Python à venir . Valider les choix techniques avec les instances d’architecture et de sécurité. 2. Mise en œuvre & Déploiement Piloter et contribuer activement à la mise en œuvre technique du socle MLOps. Compléter le socle CI/CD existant avec les composants spécifiques à l’IA et au ML. Définir et implémenter les processus de déploiement, de versioning et de mise à jour des modèles en production . Travailler en coordination avec les équipes DSI / Production Data. 3. Exploitation, RUN & Monitoring Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la scalabilité de la plateforme. Mettre en place un monitoring proactif des modèles (qualité, dérive, performance) et de l’infrastructure. Définir et suivre les KPIs, SLAs et indicateurs de service . Gérer les incidents et problèmes selon les pratiques ITIL. 4. Standardisation & Bonnes pratiques Définir et diffuser les bonnes pratiques MLOps auprès des équipes Data & IA. Mettre en place des standards de développement, de test, de packaging et de déploiement des modèles. Produire et maintenir une documentation technique et fonctionnelle complète. 5. Accompagnement & Support Accompagner les Data Scientists et ML Engineers dans l’appropriation de la plateforme. Fournir un support technique expert . Contribuer aux actions de formation, de conduite du changement et de partage de connaissances , en lien avec les équipes Change du Data Office. 6. Veille & amélioration continue Assurer une veille technologique active sur les outils et pratiques MLOps / LLMOps. Proposer des évolutions continues du socle en fonction des besoins métiers et des innovations du marché.

Poste : Architecte Sécurité Expérience : +8 ans Localisation : Maison-Alfort Rythme : 2 jours sur site (lundi et jeudi) / 3 jours en télétravail Démarrage : ASAP Contexte Nous recherchons un(e) Architecte Cybersécurité pour rejoindre le pôle Expertise de l’équipe Cybersécurité rattachée à la Direction des Systèmes d’Information (DSI). L’équipe Cybersécurité est structurée autour de trois pôles : Gouvernance : supervision des activités cybersécurité et gestion des risques ; Opérations : défense quotidienne du SI, notamment via le SOC ; Expertise : accompagnement des équipes internes à travers une offre Produit (ISP, TPRM…) et une offre Innovation (architecture, doctrine, prospective). Missions Vous accompagnez les équipes agiles afin d’atteindre un haut niveau de sécurité, tant sur les aspects opérationnels que stratégiques. Vos principales responsabilités : Accompagner les équipes dans la mise en conformité sécurité et définir des doctrines et exigences non fonctionnelles ; Réaliser une veille technologique et challenger les solutions en place ; Analyser et challenger les résultats d’audits offensifs (pentests, red team) et accompagner la remédiation ; Contribuer à la stratégie cybersécurité et à l’amélioration continue ; Participer à des sujets transverses selon les priorités de l’actualité cybersécurité. À court terme, vous interviendrez notamment sur : L’accompagnement DevSecOps (Cyber Score, bonnes pratiques) ; Le déploiement et l’acculturation des solutions de cybersécurité (DLP, CNAPP, SSE, VOC, DMARC, cloud souverain…) ; L’encadrement des solutions d’IA générative et d’IA agentique ; Le déploiement de mécanismes de chiffrement à l’état de l’art, incluant la transition post-quantique ; La validation de la conformité cybersécurité des nouveaux socles et applications du SI

Dans le cadre du développement de solutions innovantes autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer expérimenté capable de concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production. L’objectif est de développer des applications basées sur l’IA tout en mettant en place des standards d’ingénierie logicielle robustes (tests, CI/CD, MLOps, sécurité, observabilité). Vos missions Concevoir et déployer des solutions et fonctionnalités basées sur l’IA . Construire et maintenir des pipelines de traitement de données . Industrialiser et monitorer les services IA (latence, coûts, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place des pratiques MLOps / LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring et observabilité des modèles. Garantir la qualité des données , la conformité réglementaire (notamment GDPR) et la sécurité des solutions.

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Responsible AI Lead Position dans l’organisation Le/la Responsible AI Analyst contribue à la mise en œuvre opérationnelle du dispositif d’IA responsable. Il/elle intervient sur l’analyse des risques, la conformité, les contrôles et la traçabilité des systèmes d’intelligence artificielle tout au long de leur cycle de vie. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Fonctions conformité (DPO, RSSI, juridique) Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, agents, etc.) Cabinets spécialisés (audit, conformité, IA) Mission Le/la Responsible AI Analyst met en œuvre les exigences de gouvernance, de conformité et de gestion des risques des systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle s’assure que chaque cas d’usage respecte les cadres réglementaires et les standards internes, en produisant les analyses, contrôles et documentations nécessaires. Responsabilités principales 1. Gouvernance et conformité IA Appliquer la politique d’usage de l’IA Contribuer à la classification des cas d’usage selon leur niveau de risque Mettre en œuvre les standards de documentation et de versioning Assurer la traçabilité des éléments clés (prompts, sources, modèles, décisions) Préparer les éléments pour les revues conformité (juridique, DPO, sécurité) 2. Analyse des risques IA Réaliser les analyses de risques par cas d’usage Identifier les risques : biais, hallucinations, dérive, sécurité, incohérences métier Classifier les systèmes selon leur criticité Formaliser les exigences de conformité associées 3. Contrôles et tests IA Exécuter les tests non fonctionnels : robustesse biais sécurité hallucinations dérive Documenter les résultats et remonter les non-conformités Contribuer à la préparation des décisions de validation (go / no-go) 4. Documentation et audit Contribuer à la documentation réglementaire des systèmes IA Maintenir les preuves, logs et éléments de conformité Préparer les éléments nécessaires aux audits Assurer la cohérence et la complétude des dossiers 5. Supervision en production Suivre les incidents IA après déploiement Mettre à jour les indicateurs de conformité et de risque Contribuer aux revues périodiques (performance, fiabilité, dérive) Participer à l’amélioration continue des dispositifs de contrôle 6. Traçabilité et registre IA Mettre à jour le registre des systèmes IA Maintenir la journalisation (logs, décisions, prompts) Garantir la conformité des mécanismes de traçabilité Contribuer à l’évolution des standards de traçabilité 7. Suivi de la consommation IA Suivre les usages et la consommation des ressources IA Identifier les usages non conformes ou excessifs Alerter en cas d’écart par rapport aux règles définies Contribuer au pilotage de l’efficience des usages IA 8. Application des politiques IA Appliquer les politiques et guidelines IA Contribuer à leur mise à jour Participer à la sensibilisation des équipes Promouvoir les bonnes pratiques d’IA responsable

Dans le cadre du développement de solutions innovantes autour de l’intelligence artificielle, nous recherchons un Data Scientist / AI Engineer expérimenté capable de concevoir, industrialiser et fiabiliser des solutions IA en production. L’objectif est de développer des applications basées sur l’IA tout en mettant en place des standards d’ingénierie logicielle robustes (tests, CI/CD, MLOps, sécurité, observabilité). Vos missions Concevoir et déployer des solutions et fonctionnalités basées sur l’IA . Construire et maintenir des pipelines de traitement de données . Industrialiser et monitorer les services IA (latence, coûts, taux de réponse, satisfaction utilisateur). Mettre en place des pratiques MLOps / LLMOps : suivi d’expériences, déploiement, monitoring et observabilité des modèles. Garantir la qualité des données , la conformité réglementaire (notamment GDPR) et la sécurité des solutions.