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Nous recherchons un PO data pour intervenir chez notre client grand compte pour l'accompanger dans sa transformation Data & IA. L'objectif est de piloter le déploiement d'une solution de data préparation de référence (Alteryx) tout en contribuant activement à l'intégration des nouvelles opportunités offertes par l'IA. Au sein de la Direction Data & IA, vous rejoignez le département en charge de la stratégie et du management des assets, sous la coordination du Product Manager. Vos principales activités : Définir et déployer la roadmap de la solution Alteryx en lien avec l'éditeur et l'IT Gérer la backlog agile de la squad et suivre les mises en production Animer la communauté d'utilisateurs (ateliers démo, tables rondes sur les bonnes pratiques, rituels de squad) Accompagner les Data Managers et administrateurs des filiales dans leur stratégie de déploiement Administrer le parc de licences (suivi de la consommation, renouvellements) Mener des études d'opportunité sur de nouvelles technologies de traitement de données (notamment IA) Réaliser les reportings et présentations pour les instances de gouvernance du Groupe

Bonjour à tous 😀 Contexte : Dans le cadre du développement de ses usages en IA Générative, notre client recherche un Consultant IA / AI Solutions Engineer capable d'accompagner les équipes métier dans l'identification, la conception et l'industrialisation de solutions innovantes. Le poste est à la croisée des chemins entre fonctionnel, technique et gestion de projet. Vos missions : Recueillir les besoins métiers et identifier des cas d'usage IA à forte valeur ajoutée. Concevoir et prototyper des solutions basées sur les LLM et l'IA Générative. Réaliser des POC, MVP et démonstrateurs. Accompagner l'industrialisation et la mise en production des solutions. Collaborer avec les équipes métier, techniques et les partenaires. Participer au choix des solutions et à leur intégration dans le SI. Contribuer à la conduite du changement et à l'adoption des nouveaux usages IA. Compétences recherchées : Must Have : IA Générative / LLM RAG Prompt Engineering Python Expérience de réalisation de POC Bonne capacité d'échange avec les métiers Pilotage de projets IA Nice to have : Azure OpenAI Mistral LangChain LangGraph LlamaIndex Agents IA Microsoft Copilot AWS Bedrock Databricks

🔎 Recherche Tech Lead – Agentic AI / IA générative (H/F) 📍 IDF – déplacements ponctuels à prévoir 🚫 Hors sous-traitance ESN | 🇫🇷 Profils résidents en France uniquement Un grand groupe bancaire international, acteur majeur des Securities Services, recherche un Tech Lead Agentic AI pour piloter la mise en place d'une architecture IA-first dans un contexte de transformation cloud-native. Vos missions : ✅ Définir l'architecture des services agentiques IA (LLM, RAG) ✅ Piloter l'intégration CI/CD/MLOps des composants IA ✅ Définir la stratégie de test et de qualité des agents ✅ Encadrer techniquement plusieurs squads ✅ Être l'interface technique avec Architecture, Risk et Product Owners Votre profil : 🔹 Solide expérience Tech Lead / Architecte en environnement Agile 🔹 Maîtrise de Python, Kafka, Elasticsearch, cloud (AWS/Azure/GCP) 🔹 Expérience sur des architectures Agentic AI / LLM / RAG 🔹 Bonnes pratiques MLOps / DevOps 🔹 Anglais courant obligatoire 📩 Seules les candidatures reçues à l'adresse seront traitées. #TechLead #AgenticAI #LLM #RAG #MLOps #ITJobs #BankingIT #SecuritiesServices #Freelance

Nous recherchons un Expert QA (5 ans+ d'expérience) pour garantir l'intégrité de nos architectures back-end et middleware, idéalement au sein d'un environnement de finance de marché ou dérivés. En tant que pilier de la qualité, vous définirez les stratégies de test d'intégration, le périmètre et les critères de réussite. Votre mission couvre l'intégralité du cycle : de la conception des scénarios à l'exécution de tests manuels et automatisés, tout en utilisant des outils d'IA pour optimiser les processus. Vos responsabilités : Maîtriser Python pour l'automatisation et le scripting. Manipuler des requêtes complexes en SQL pour valider les données. Assurer l'observabilité et le suivi des anomalies via Grafana et outils de gestion. Collaborer en environnement Linux/AWS avec intégration continue sous Jenkins. Profil recherché : Vous possédez une rigueur analytique exceptionnelle et une expertise confirmée en tests de systèmes critiques. La maîtrise de l'anglais courant est impérative pour collaborer avec nos équipes internationales. Orienté résultats, vous saurez identifier les risques, documenter les anomalies et fournir des rapports de performance précis pour sécuriser nos déploiements. Vous êtes prêt à relever ce défi technique exigeant au cœur de nos systèmes financiers.

Qui sommes-nous ?Anafi Consulting est un cabinet de conseil spécialisé dans les transformations technologiques et organisationnelles. Nous accompagnons nos clients grands comptes sur des sujets à forte valeur ajoutée autour de la Data, de l'Intelligence Artificielle, du Cloud, de la Cybersécurité et du DevOps, avec une approche alliant expertise technique, innovation et accompagnement des équipes. Votre rôleDans le cadre de l'accélération des usages de l'Intelligence Artificielle appliquée à la cybersécurité, nous recherchons un(e) Consultant·e Data Scientist IA / GenAI. Vous rejoindrez une équipe cybersécurité transverse afin d'identifier, concevoir et mettre en œuvre des solutions IA permettant d'automatiser des processus, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et d'accompagner les enjeux de gouvernance et de sécurité. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets : de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production et au transfert de compétences. Vos missions principales IA & Data ScienceIdentifier et prioriser les cas d'usage IA à forte valeur ajoutée pour les équipes cybersécurité. Concevoir des solutions basées sur l'IA, le Machine Learning et la GenAI. Réaliser des études d'opportunité et de faisabilité sur les solutions du marché. Développer des prototypes, POC et solutions industrialisables. Concevoir des pipelines de données et de Machine Learning sécurisés. IA appliquée à la CybersécuritéContribuer à l'automatisation des processus de cybersécurité. Développer des solutions autour de sujets tels que : DLP (Data Loss Prevention) SOC & détection Évaluation des tiers Gouvernance et conformité Analyse documentaire et réglementaire Architecture & IndustrialisationDéfinir les architectures techniques des solutions IA. Participer à l'intégration de modèles LLM et GenAI. Mettre en œuvre des architectures sécurisées et gouvernées. Assurer la qualité, la maintenabilité et l'évolutivité des solutions. Accompagnement & Conduite du changementCollaborer étroitement avec les équipes cybersécurité et IT. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des nouveaux outils. Documenter les solutions développées. Assurer le transfert de compétences vers les équipes internes. Environnement techniqueIA & Data SciencePython Machine Learning Deep Learning Data Science IA GénérativeLLM GenAI RAG Embeddings Vector Databases Modèles Open Source API Providers DéveloppementFastAPI Django Angular PostgreSQL Sécurité & GouvernanceRBAC Gouvernance IA Audit Architectures multi-tenant sécurisées OutilsKeycloak Claude Code Codex

Collaborer avec les équipes métiers pour recueillir les besoins et rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques. Concevoir, développer et faire évoluer des applications Web modernes, performantes et sécurisées. Développer des interfaces utilisateurs en React et des services back-end en NestJS. Concevoir et intégrer des API robustes et évolutives. Participer aux choix d'architecture, aux revues de code et aux phases de tests afin de garantir la qualité des développements. Mettre en œuvre les bonnes pratiques de développement et de tests automatisés, notamment les tests End-to-End (E2E). Contribuer à l'industrialisation des développements et aux déploiements via Azure DevOps. Participer aux cérémonies Agile et contribuer activement à l'évolution de la roadmap produit. Assurer une veille technologique continue et promouvoir les bonnes pratiques de développement, notamment autour de l'innovation et de l'intelligence artificielle.

Appel d'Offre – Directeur de stratégie Data / IA & Cloud1. ContexteDans un contexte de transformation accélérée autour de la donnée et de l'intelligence artificielle, l'organisation souhaite définir et structurer une vision stratégique Data / AI à horizon 2027–2030. Cette trajectoire doit s'inscrire dans un cadre de cloud policy strict, intégrant les enjeux de conformité, de sécurité, de souveraineté des données et d'optimisation des coûts. L'environnement technologique repose sur des architectures cloud hybride et multi-cloud, nécessitant une forte capacité d'arbitrage et de cohérence globale. 2. Objectifs de la missionLe Directeur de stratégie Data / IA aura pour objectif de : Définir une vision cible Data & Intelligence Artificielle à 3–5 ans Aligner cette vision avec la stratégie cloud (cloud policy groupe) Structurer une trajectoire de transformation pragmatique et industrialisable Garantir la cohérence entre les initiatives Data, IA et les choix d'architecture cloud Apporter une vision d'architecte stratégique sur les modèles cloud hybrides et multi-cloud 3. Périmètre de la mission3.1 Architecture & Cloud StrategyDéfinition de principes d'architecture cloud (cloud governance, cloud policy, standards) Arbitrage des modèles multi-cloud vs hybride cloud selon les cas d'usage Définition des patterns d'architecture Data/IA sur cloud (lakehouse, data mesh, etc.) Contribution aux décisions d'urbanisation du SI

ContexteDans le cadre de l'accélération des usages de l'intelligence artificielle générative au sein d'un grand groupe international, nous recherchons un Consultant IA Générative Senior capable d'accompagner la conception, le développement et l'industrialisation de solutions innovantes à forte valeur ajoutée. Vous interviendrez au sein d'équipes pluridisciplinaires afin de développer des assistants intelligents et des agents IA connectés aux applications et aux données de l'entreprise. MissionsConcevoir et prototyper des solutions d'IA générative répondant aux besoins métiers. Réaliser des POC et MVP pour valider les cas d'usage. Définir les architectures techniques et fonctionnelles des solutions. Développer des agents IA et assistants conversationnels. Intégrer les solutions aux outils et applications existants via APIs et connecteurs. Participer à la mise en place des standards de développement et des bonnes pratiques. Accompagner l'industrialisation des solutions et leur passage en production. Contribuer à la structuration du modèle Build-to-Run et au transfert vers les équipes d'exploitation. Participer à la mise en place des processus de gouvernance liés à l'IA. Accompagner les équipes métiers dans l'adoption des nouvelles solutions.

Renfort de l'équipe Qualité/ Validation DSI existante. Profil demandé : Expertise Qualité informatique avec une forte expérience en validation des systèmes d'information. Tenir le rôle « Assureur Qualité Projet » dans les programmes IT : - Vérification de la qualité des livrables de validation conformément aux exigences, - Communication claire et efficace avec les membres du programme et les parties prenantes - Mise en place et suivi des processus qualité IT dans le cadre du déploiement de la solution avec des points hebdomadaires avec le Responsable Qualité de la direction informatique sur état d'avancement, prise de décision, escalation à mettre en place. Contribuer au maintien en état validé des SI dont la validation est sous la responsabilité de la DSI par : - La réalisation des revues périodiques, des audits internes et la fourniture des rapports et le suivi des écarts enregistrés, - La vérification des documents de validation émis lors des projets ou portés par les changements, Contribuer à l'amélioration continue des processus et activités Qualité en adéquation avec les exigences DSI, en intégrant l'utilisation de l'intelligence artificielle dans les pratiques.

La Factory conçoit et développe les services analytiques pour fournir aux équipes métier des données et analyses fiables, soutenant la transformation analytique et la prise de décision dans tous les domaines. Talk to my Data est un agent conversationnel d'analyse de données déployé en production sur Agent Platform. Nous sollicitons une prestation pour prendre en charge et faire évoluer trois volets clés de la solution : La couche d'évaluation « LLM as a judge », en poursuivant la conception, l'industrialisation et le suivi des métriques de qualité des réponses de l'agent ; La maintenance de la plateforme, garantissant sa fi abilité, la correction des anomalies et la mise à jour des composants ; Les analyses LLM avancées, pour approfondir la compréhension du comportement de l'agent, identifi er les axes d'amélioration et fi abiliser les résultats. Objectif : assurer la continuité, la robustesse et la montée en qualité de la solution en production. Livrables : Framework d'évaluation LLM-as-a-judge maintenu et documenté (métriques, jeux de test, seuils de qualité) Maintenance corrective et évolutive de l'agent en production (correction d'anomalies, mises à jour) Analyses LLM approfondies avec recommandations d'amélioration

Notre client dans le secteur Industrie recherche un/une Développeur d'agents IA / Expert IA (H/F) Description de la mission : Dans le cadre du développement et de l'industrialisation de cas d'usage autour de l'intelligence artificielle, notre client souhaite renforcer ses équipes avec un expert capable de concevoir et déployer des agents AI. La mission s'inscrit dans un environnement transverse, en interaction avec différents métiers, sans spécialisation métier unique, afin de capter les besoins et d'y répondre via des solutions IA. Le prestataire interviendra en collaboration avec : les équipes métiers (échanges réguliers, collecte de besoins) les équipes IT / data / architecture les parties prenantes projet Il assurera un rôle d'interface entre besoins métier et mise en œuvre technique. Activités : · Déployer des agents IA au service des processus métier, notamment des chatbots, des agents autonomes et des workflows décisionnels. · Échanger avec les équipes métiers pour comprendre les besoins et identifier des cas d'usage · Concevoir, développer et faire évoluer des agents AI · Intégrer les solutions aux systèmes existants via API / MCP · Participer à l'industrialisation et à l'optimisation des solutions · Assurer la documentation et le suivi des performances · Contribuer au reporting régulier · Concevoir et configurer des agents IA adaptés aux besoins métier · Intégrer les agents aux systèmes et aux données existants · Piloter le prompt engineering et la sélection des modèles · Suivre les performances et optimiser les solutions en continu

Le Chef de Projet Microsoft Copilot & Copilot Studio accompagne la définition, la structuration et le déploiement d'offres basées sur les technologies Microsoft Agents. Il pilote les projets de transformation en coordonnant les différentes parties prenantes, formalise les offres et leurs cas d'usage, accompagne les entités dans leur adoption et met en œuvre une stratégie de conduite du changement favorisant l'appropriation des solutions par les utilisateurs. Il veille au respect des objectifs de qualité, coûts et délais, assure le reporting auprès du management et contribue à l'amélioration continue des offres grâce à la capitalisation des retours d'expérience et au suivi des indicateurs de performance.

ContexteAu sein de l'IT Group Production, le projet vise au PoC, au design, au setup et au tuning de solutions spécifiques, avancées et innovantes d'observabilité sur mesure (hors solution éditeur), nécessitant des compétences DevOps (pour tant le développement de solution et leur intégration dans un environnement OnPremises : machines physiques et clusters Kubernetes). Le prestataire sera intégré au stream "Observability as Data" et travaillera dans une petite équipe d'experts correspondant aux différents aspects nécessaires à la construction de cette solution. MissionsParticiper au PoC, design, setup et tuning de solutions d'observabilité sur mesure. Développer et intégrer des solutions dans un environnement OnPremises (machines physiques et clusters Kubernetes). Mener des sous-projets en autonomie et en collaboration avec plusieurs acteurs dans un environnement multi-responsabilités. Comprendre les besoins utilisateurs afin de concevoir des expériences adaptées. Concevoir des interfaces intuitives et compréhensibles des utilisateurs. Concevoir des systèmes transparents, expliquant leurs décisions et réduisant la "boîte noire" des modèles IA. Intégrer des principes de design responsables et évitant les biais pour garantir une IA équitable. Adapter les designs en fonction des retours utilisateurs et des performances des modèles. Collaborer avec les équipes IA et Produit. Personnaliser et adapter les interfaces. Outils & EnvironnementGestion de parcs informatiques Linux on-prem. Automatisation : Ansible, GitOps, notions Python, AWX/Tower. Réseaux Linux : TCP/IP, LBs, Firewall. Développement système : Golang idéalement, sinon Rust ou C++. Observabilité open-source et projets CNCF. Environnement OnPremises avec machines physiques et clusters Kubernetes. Conditions de travailExpérience dans l'environnement de la prestation : 3-5 ans inclus. Séniorité basée sur le temps passé sur des projets et missions spécifiquement sur l'IA. Sans expertise spécifique IA, le profil BANA du Segment B s'applique.

Nous recherchons un Lead Agentic AI Engineer pour un Un éditeur de contenu français, audience massive, deux business qui tournent en parallèle : l'abonnement, qu'il faut faire grossir, et la régie pub, où il reste pas mal de valeur à aller chercher sur l'inventaire. La data plateforme est en pleine restructuration côté GCP, l'équipe data est en place (data scientists, BI Power BI en self-service, une CDP côté CRM), et on touche au bout du chantier d'infra. La direction veut passer à autre chose que du reporting et du dashboard. Le sujet est de mettre des agents en production sur des cas business qui pèsent sur le P&L, vraiment en production, pas une démo de plus. Concrètement, sur les 6 premiers mois, voilà à quoi va ressembler le job. Tu commences par regarder ce qui se passe vraiment dans la maison côté acquisition, monétisation de l'inventaire pub et fonctions support, et tu sors une liste courte de cas où un agent a du sens (et où il n'en a pas, c'est souvent là que les autres se plantent). Tu choisis deux ou trois cas et tu les mets en prod. Pas un POC, pas un notebook joli. Quelque chose qui tourne, qu'on mesure, qu'on monitore. En parallèle, il y a un chantier de fond : sortir l'équipe du modèle "dashboard" et installer une couche d'analyse comportementale temps réel sur l'audience, c'est le socle qui rend les agents intéressants ensuite. Et tu poses les fondations pour la suite : evals, observabilité, garde-fous, doc d'archi. Si la mission bascule en CDI à 12 mois, on parle aussi du build d'équipe à ce moment-là. Tu travailles en direct avec la régie sur les sujets de monétisation, avec le CRM sur l'activation et la segmentation, et avec les fonctions support sur tout ce qui peut se déléguer à un agent (assistance, ops, modération). C'est une boîte média, il faut aimer ça, savoir ce qu'est un CPM, comprendre pourquoi le directeur de la régie va te poser des questions sur le fill rate, pas sur ton archi. Côté technique Ce qu'on cherche n'est pas exotique mais c'est précis. Il faut avoir déjà mis au moins un système agentic en prod réelle, et savoir le raconter en détail : l'orchestration choisie, comment les outils sont branchés, comment tu fais les evals, ce que tu mesures côté business, ce qui a explosé une fois en prod et comment tu t'en es rendu compte. La stack tu fais avec ce que tu connais : LangGraph, Anthropic Agent SDK, OpenAI Agents, DSPy, du custom maison. L'important c'est d'avoir vraiment livré, pas d'avoir lu la doc. Au-delà de l'orchestration pure, il faut connaître les fondations qui font qu'un agent tient en prod : tool calling propre, evals offline et online, garde-fous, observabilité (LangSmith, Langfuse, Arize, du custom — peu importe), et la gestion des coûts API parce qu'à grande échelle ça compte. Sur la data, tu dois pouvoir lire et challenger un pipeline BigQuery avec Airflow ou Composer dessus, sans forcément vouloir tout refaire toi-même. La data team est là pour ça, mais tu dois pouvoir leur parler d'égal à égal. Côté GCP, tu utilises BigQuery au quotidien et tu sais te servir de Vertex, Cloud Run, Workflows quand c'est utile pour un système agentic. Si tu as un background data scientist ou ML engineer avant d'avoir basculé sur les LLM en 2023-2024, c'est un vrai plus. Tu connais le piège du "tout LLM" et tu sais quand revenir à du déterministe ou à du modèle classique. Si tu as touché un peu d'adtech, CPM, viewability, attribution, ce vocabulaire-là, c'est mieux, mais ça s'apprend en quelques semaines si tu es curieux. Ce qu'on regarde au-delà du CV C'est la partie qu'on peut difficilement vérifier sur LinkedIn mais qui fait la différence sur ce poste précis. D'abord la capacité à dire non. Quand on te propose un cas d'usage, tu dois pouvoir dire "ça, franchement, c'est un workflow déterministe, on n'a pas besoin d'un LLM" — et le défendre devant un sponsor qui voulait son agent. La maison a déjà eu des POC, on ne veut pas en rajouter un. Ensuite la capacité à parler à des non-techs sans intermédiaire. Tu vas te retrouver en réunion avec la régie, avec le marketing, peut-être avec le DAF, et il n'y aura pas de PM pour traduire. Si tu ne sais expliquer ton archi qu'à un autre ingé, ça ne marchera pas. Tolérer l'ambiguïté est un autre critère. On ne te donnera pas un objectif business un peu flou, à toi de remonter au vrai cas et au vrai produit là, et c'est OK. Bien composer avec l'équipe en place. Il y a des data engineers, une BI. Tu ne débarques pas en disant que tout ce qu'ils ont fait est nul. Tu t'appuies, tu écoutes, tu choisis tes batailles. Et puis l'honnêteté. On préfère quelqu'un qui dit "j'ai raté ça, voilà ce que j'en ai appris" à quelqu'un qui survend. Pareil sur les coûts, les délais, les limites des modèles. Quand un agent commence à coûter 4000€/jour en API, on veut le savoir, pas découvrir la facture en fin de mois. Le dernier critère c'est le sens du delivery. On a vu trop de profils brillants qui laissent 4 chantiers ouverts et zéro système en prod. Ici on veut au moins deux mises en prod sur 6 mois, pas un slide deck de roadmap.

Ingénieur Data Senior – Spécialiste Graphes Lieu : Paris, France (hybride - télétravail flexible) Contrat : Contrat renouvelable de 12 mois Date de début : Dès que possible À propos de l'entrepriseNotre client est une institution financière mondiale de premier plan, opérant à l'avant-garde des marchés de capitaux, de la banque d'investissement et des services financiers. Axée sur l'innovation, l'organisation investit massivement dans des plateformes de données avancées et des solutions basées sur l'IA pour transformer le fonctionnement des systèmes financiers complexes. Vous rejoindrez une équipe d'innovation à fort impact travaillant sur des initiatives d'IA de pointe dans un environnement réglementé à l'échelle de l'entreprise, où les données, la performance et la fiabilité sont essentielles. Présentation du rôleNous accompagnons une équipe Innovation qui développe des agents pilotés par l'IA de nouvelle génération. Ce poste est centré sur la conception et le déploiement de systèmes de données basés sur des graphes, servant de fondation à une plateforme avancée d'IA agentique. Une solide expertise en bases de données graphes est indispensable. Responsabilités principalesConcevoir, développer et optimiser des structures de connaissances basées sur des graphes Développer et maintenir des pipelines de données scalables alimentant des moteurs de graphes en temps réel Collaborer avec les ingénieurs IA pour soutenir des agents contextuels et orientés relations Contribuer aux décisions d'architecture dans un environnement réglementé à fort enjeu Compétences requisesSolide expérience en data engineering (Python, pipelines, modélisation de données) Expertise pratique approfondie des bases de données graphes (Memgraph, LightGraph ou équivalent) Expérience avec des écosystèmes de données complexes (APIs, streaming, sources type CMDB) AtoutsExpérience avec les pipelines LLM, RAG ou frameworks agentiques Anglais écrit et oral obligatoire Français apprécié (non indispensable)

Product Manager – IA / CX – Freelance (H/F) Localisation : Paris, Lyon, Lille ou Seclin (modèle hybride selon site) Contexte de la mission Grafton accompagne un grand groupe technologique international qui renforce son équipe Produit au sein d'une division dédiée aux solutions omnicanales. Dans ce cadre, nous recherchons un Product Manager spécialisé IA pour contribuer à l'évolution stratégique d'une plateforme de gestion de la relation client (CCaaS) utilisée à l'échelle internationale. La mission porte sur un produit orienté augmentation des agents et utilisateurs via l'IA (assistants, automatisation, optimisation des interactions). Vos responsabilités Définition de la vision produit Analyse marché : étude des tendances, benchmark, identification des opportunités IA dans le domaine CX. Construction de la vision : définition d'une trajectoire claire pour les services IA, alignée avec les objectifs business. Élaboration d'une roadmap réaliste, incrémentale et orientée valeur. Pilotage du cycle de vie produit Structuration de la roadmap en cohérence avec les besoins utilisateurs et les priorités business. Collaboration avec les Product Owners pour la rédaction des User Stories. Travail conjoint avec les équipes UX/UI pour garantir une expérience fluide et cohérente. Coordination avec les équipes Marketing, Sales et CSM pour le positionnement, la communication et la priorisation des demandes clients. Amélioration continue Analyse des retours utilisateurs et identification des axes d'amélioration. Suivi des indicateurs clés : satisfaction, NPS, taux de résolution, temps de réponse, etc. Expérimentation et optimisation continue avec les équipes innovation et démonstration. Profil recherché Expérience confirmée en product management, idéalement dans l'univers CCaaS, CRM, ou solutions cloud. Forte sensibilité aux technologies émergentes : IA, NLP, bots, cloud, automatisation. Orientation client marquée et capacité à comprendre les enjeux opérationnels des équipes CX. Excellentes compétences de communication écrite et orale. Organisation, rigueur, capacité à prioriser. Goût pour le travail transverse et la collaboration. Maîtrise du français indispensable ; anglais opérationnel (B2/C1).