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Envie d’un nouveau challenge... CELAD vous attend ! 🚀 Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e Chef de Projet Senior – DSI Sécurité Groupe pour intervenir chez un de nos clients dans le secteur bancaire. 💻💼 Voici un aperçu détaillé de vos missions 🎯 : - Piloter les initiatives CHANGE et RUN sur le périmètre Sécurité Groupe (Cyber TRM, Sécurité des Personnes et des Biens…). - Cadrage, étude de faisabilité, définition et validation des prérequis techniques et sécurité, planification et suivi des chantiers. - Coordination avec l’ensemble des acteurs : Métiers, DSI, Production applicative, éditeurs. - Préparer et animer les comités, produire la documentation et les reportings pour le comité de pilotage et les audits. - Contribuer à des projets innovants : IA générative, chatbots LLM, automatisation Pen tests, quantification financière des risques cyber, plateforme e-learning TRM. - Garantir la cohérence, la qualité et la conformité des projets avec les standards internes et réglementaires.

🔹 Pilotage du cycle de vie projet Recueil et analyse des besoins métiers Identification et cadrage des cas d’usage IA Organisation des ateliers de cadrage et de créativité Supervision des phases de prototypage et bêta-tests Préparation des éléments nécessaires aux arbitrages décisionnels 🔹 Coordination & Exécution Pilotage multi-contributeurs (équipes internes et partenaires externes) Suivi des plannings, livrables et indicateurs Animation des rituels projets (comités, ateliers, retours d’expérience) Interface entre directions métiers, équipes techniques et partenaires 🔹 Tests & Innovation Réalisation de PoC et évaluation de solutions IA internes / externes Analyse de la pertinence fonctionnelle et technique des outils testés Contribution à l’industrialisation des solutions validées 🔹 Performance & Adoption Suivi des indicateurs d’usage et de performance Production de bilans, reportings et synthèses décisionnelles Mise en place d’actions d’amélioration continue 🔹 Acculturation & Communication Élaboration de supports pédagogiques (guides, tutoriels, présentations) Contribution aux plans d’acculturation IA Organisation d’événements d’innovation et de partage 🔹 Écosystème & Partenariats Coordination avec partenaires publics et privés si nécessaire Organisation d’échanges avec startups, éditeurs ou acteurs technologiques Contribution à la veille innovation IA Livrables attendus Indicateurs de suivi projet Supports de présentation et d’arbitrage Comptes rendus et analyses de besoins Supports de communication et d’acculturation

Merci de respecter les critères de seniorite & Compétences techniques requises Dans le cadre du renforcement de l’intégration de l’intelligence artificielle au sein des processus métiers critiques, et en collaboration avec un acteur majeur du domaine, l’équipe souhaite développer ses capacités sur les sujets liés à l’IA générative et à l’automatisation intelligente. Missions Les principales activités confiées seront : Participer à la définition et au cadrage des solutions à mettre en œuvre Concevoir et développer les solutions techniques Industrialiser et déployer les solutions développées Mettre en place des mécanismes d’évaluation et de monitoring des solutions Rédiger la documentation technique associée

Dans le cadre du développement d’une plateforme stratégique dédiée à l’intelligence artificielle, nous recherchons un développeur expérimenté pour intervenir sur la conception, l’évolution et l’industrialisation d’une plateforme agentique. Cette plateforme constitue un socle central permettant de concevoir, orchestrer et sécuriser des agents IA à destination des métiers. Elle intègre des composants tels qu’un registre d’agents, des mécanismes d’orchestration, des standards de gouvernance ainsi que des outils de conformité et de sécurité. Au sein d’un train plateforme, vous interviendrez sur : La conception et le développement de solutions autour des agents IA (frameworks agentiques, workflows, orchestration) L’intégration de modèles de GenAI (LLM, RAG, prompt engineering) La structuration et l’industrialisation des pipelines techniques (CI/CD, automatisation, infrastructure as code) La cohérence technique entre plusieurs équipes (data, IA, plateforme) L’évolution de l’architecture produit en lien avec les enjeux métiers et technologiques Vous jouerez un rôle clé dans la construction d’une plateforme robuste, scalable et sécurisée, en lien étroit avec les équipes d’ingénierie et les parties prenantes.

Intégré ausein de la direction IT Data, vous viendrez apporter votre expertise technique sur des sujets récents autour de l'IA pour la data. En tant que Data Engineer, et en coordination avec le reste de l'équipe, vous serez amené à : - Effectuer des alimentations de données, - Travailler en binôme avec un Data Analyst sur un sujet IA/Data. - Travailler autour d'agent IA pour du requêtage SQL en langage naturelle - Mise à dispo d'outillage d'aide aux développement, monitoring… , - Faire une veille technologique autour des architectures data

Contexte : Dans le cadre d'une transformation digitale majeure, un leader de la distribution omnicanale lance un Shopping Agent basé sur l'IA . L'objectif est révolutionnaire : permettre à chaque client de trouver son produit idéal en moins de 5 minutes grâce à une expérience conversationnelle et prédictive. 🎯 Vos Missions En tant que garant de la vision produit, vous orchestrez la création de cet assistant intelligent. Votre rôle se décline en trois piliers : 1. Vision et Cadrage Stratégique Définir et porter la stratégie globale pour garantir la désirabilité et l’efficacité de l’assistant. Rédiger le cahier des charges fonctionnel en mettant l'accent sur les capacités agentiques . Concevoir le design détaillé des parcours (agent principal et agents de services spécialisés). 2. Expertise Métier & Product Management Priorisation : Animer les sessions d’arbitrage pour définir et piloter le MVP. Roadmap : Construire la trajectoire de développement IT (focus T1) en synergie avec les services prioritaires. Différenciation : Consolider l'argumentaire de vente de l'IA en intégrant les insights des meilleurs vendeurs terrain pour enrichir la base de connaissances. 3. Coordination & Déploiement Orchestrer les interactions entre les différents pôles : Digital, Data/IA, et IT. Assurer le suivi des livrables et la fluidité du parcours client de bout en bout. 👤 Profil Recherché Expérience : Minimum 5 ans en Product Ownership, avec une expérience significative sur des projets IA Générative ou LLM . Compétences clés : * Maîtrise du cycle de vie produit (Agilité, Scrum). Capacité à traduire des besoins "métier" complexes en spécifications techniques pour l'IA. Forte culture UX orientée conversationnel. Soft Skills : Leadership, esprit de synthèse et capacité à naviguer dans un écosystème multi-acteurs. 📅 Modalités Pratiques Lieu : Lille (Rythme hybride : 3 jours/semaine obligatoires sur site). Tarif (TJM) max : 400 € Date de démarrage : ASAP Durée de la mission : Jusqu'au 31/12/2026 (Mission longue visibilité).

Management d’équipe • Encadrer, animer et faire monter en compétences une équipe QA mixte (~15 personnes) • Planifier et répartir les activités selon les priorités et contraintes projets • Participer aux rituels qualité transverses (QA chapter, guild, etc.) et diffuser les bonnes pratiques Stratégie & pilotage des tests • Définir et mettre en œuvre la stratégie de test (Smoke, Sanity, TNR, E2E transverses) • Superviser l’élaboration des plans de test, scénarios, critères d’acceptation et campagnes associées • Assurer la responsabilité du GO/NoGO et des PV de recette • Piloter le cycle de vie des anomalies : détection, suivi, priorisation, résolution Automatisation & exécution • Superviser les tests fonctionnels, non fonctionnels (accessibilité, performance, sécurité) et de non-régression • Veiller à la production et à la qualité des rapports de tests automatisés et manuels • Identifier et recommander les outils et technologies adaptés aux besoins de l’équipe Amélioration continue & reporting • Mettre en place et suivre des KPIs qualité (White box & Black box) • Analyser les résultats, proposer des axes d’amélioration lors des rétrospectives • Communiquer régulièrement avec les parties prenantes (développement, produit) et valoriser l’activité QA via des présentations

Dans un premier temps, la mission consistera à participer à la migration d’applications existantes vers une nouvelle stack front-end modernisée et assistée par IA . Les principales responsabilités seront : Migration et modernisation Migrer des applications existantes d’une base AngularJS vers ReactJS Optimiser et améliorer les applications lors de la migration Participer à la modernisation de l’architecture front-end Développement de nouvelles fonctionnalités Concevoir et développer de nouveaux produits front-end Intégrer les interfaces avec les API et services back-end Collaborer avec les équipes produit et UX/UI Développement assisté par IA Utiliser des outils de génération de code assistée par IA Participer à l’amélioration des processus de développement basés sur l’IA Challenger et valider les implémentations générées par ces outils Collaboration agile Participer aux rituels agiles (daily meetings, sprint planning, rétrospectives) Communiquer sur l’avancement, les risques et les actions à mener Contribuer aux bonnes pratiques de développement

Nous recherchons un Data Scientist Senior (5 à 9 ans d'expérience) pour intervenir sur des projets d'envergure mêlant Intelligence Artificielle conventionnelle et IA Générative. 📍 Modalités de la mission Lieu : Colombes (Hybride : 2 à 3 jours/semaine sur site) Date de démarrage : 04/05/2026 Date de fin : 30/10/2026 (prolongation possible) Budget (TJM ) : 450 € 🎯 Cœur de mission Expert en IA, vous concevez et implémentez des systèmes d'IA générative avancés (LLM). Vous accompagnez techniquement les équipes, de la phase de prétraitement des données jusqu'au déploiement en environnement Cloud, tout en garantissant la robustesse et la factualité des modèles. 🛠 Compétences techniques Expertise IA Générative & NLP (Indispensable) : LLM & RAG : Maîtrise des architectures RAG (chunking, embeddings, vector indexing, retrieval), du prompt engineering avancé et des frameworks comme LangChain ou LlamaIndex . NLP : Prétraitement textuel complet (parsing, POS Tagging, normalisation) et évaluation des modèles (métriques NLP, analyse d'hallucinations et factualité). Deep Learning : Maîtrise des architectures Transformers, RNN, LSTM et GRU. Stack Technique : Langages & Libs : Excellente maîtrise de Python et des bibliothèques standards ( PyTorch, TensorFlow, Scikit-learn ). Cloud & MLOps : Déploiement sur environnements Cloud (idéalement AWS : SageMaker, Bedrock, OpenSearch). Pratiques CI/CD via GitLab . Outils Data : Connaissance de Dataiku et des enjeux réglementaires (RGPD / AI Act).

Missions • Piloter la mise à disposition des environnements de test et de validation : définir le planning de provisioning/duplication, cadrer les demandes (estimation, priorisation), garantir la cohérence des dépendances techniques, animer le point hebdomadaire avec les équipes infra et applicatives • Définir et exécuter la stratégie de transition vers la production : organiser/animer les workshops cutover, formaliser et faire valider la stratégie, construire un plan détaillé (rollbacks, escalades), exécuter des dress rehearsals, coordonner les Go Live techniques et business, sécuriser l’hypercare et les dry-runs en production • Structurer et suivre les déploiements sur l’ensemble du cycle de vie des releases : construire la matrice dépendances “fonctionnalités → systèmes”, consolider le planning global, mettre en place la gouvernance et les instances de suivi, définir les critères d’acceptation (versioning, change, release notes), vérifier la cohérence déploiements vs tests, mettre en place un tracking synchronisé • Contribuer aux activités transverses : comptes rendus, KPIs et dashboard de suivi, gestion des risques et plans de mitigation, participation aux instances de gouvernance, mise en place d’un espace collaboratif (Jira/Confluence)

Dans le cadre d'un renforcement de nos équipes, nous recherchons des Data scientistes sénior pour intervenir de la conception globale d’une plateforme multimodale de compréhension documentaire et d’extraction de données structurées, couvrant l’analyse de mise en page de PDF complexes / pages scannées, l’extraction sémantique, la reconstruction structurelle à la validation de la qualité et l’intégration métier. Vos missions seront : Concevoir et faire évoluer le pipeline d’analyse documentaire multimodale : modélisation de la mise en page/structure, extraction sémantique, alignement cross-modal et reconstruction structurelle Construire et optimiser les mécanismes de collaboration multi-agents : décomposition des tâches, orchestration parallèle/séquentielle, relecture par les pairs et amélioration itérative de la qualité Définir les stratégies de sélection/combinaison/orchestration des modèles (routage dynamique selon le type de document, la structure du contenu et les signaux de qualité) Planifier et exécuter la validation des modèles, l’adaptation au domaine, l’apprentissage continu, l’apprentissage actif et les boucles de rétroaction des données Mettre en place des métriques de bout en bout : précision d’extraction, cohérence structurelle, efficacité de la collaboration des agents, latence, stabilité et coûts

Product Owner technique sur le périmètre Socle IA et Agentique (IA Gen) de la Plateforme Data & IA. L’objectif est de structurer et d’industrialiser les capacités plateforme qui permettent : - Côté Socle IA, de fabriquer, déployer et opérer des modèles d’IA classique (cycle de vie ML de bout en bout) ; - Côté IA Gen, d’outiller le passage à l’échelle de l’agentique (outils, frameworks, patterns) et de sécuriser le cycle de vie global d’un produit agentique (de la conception à l’exploitation). Les services LLM et les services partagés (OCR, Embedder, Speech2Text) étant déjà pilotés par des PO, l’enjeu de cette mission est de compléter le dispositif sur la brique agentique et de garantir une industrialisation robuste : réutilisabilité, qualité de service, observabilité, gouvernance d’usage et adoption. Cadrage & priorisation (avec le PM) - Qualifier les besoins, formaliser les cas d’usage et critères d’acceptation. - Décliner la vision PM en backlog/roadmap opérationnels, arbitrer valeur/risque/effort. Socle IA – cycle de vie ML - Piloter les évolutions plateforme permettant la fabrication et le déploiement : industrialisation des parcours, standards, documentation, templates - Contribuer aux exigences run : observabilité, performance, fiabilité, exploitabilité. IA Gen – outillage agentique - Définir et piloter la mise en place des outils & frameworks (orchestration, composants réutilisables, patterns). - Structurer le cycle de vie agentique : intégration, tests, évaluation, supervision, sécurité/guardrails, itérations. Pilotage delivery - Animer le backlog (refinement, planning, démos), suivre l’avancement, gérer dépendances/risques. - Coordonner dev/lead tech/data scientists/ops/archi, et sécuriser la qualité des livraisons. Adoption & documentation - Produire/mettre à jour la doc produit (guides, exemples, bonnes pratiques) et accompagner les équipes dans la prise en main. - Mettre en place des KPIs (usage, satisfaction, incidents, coût) et alimenter l’amélioration continue.

Les missions du poste Dans le cadre d'un projet international stratégique, nous recherchons un(e) Ingénieur IA & Produits pour contribuer au développement de solutions d'IA avancées dédiées à l'enrichissement de contenus et de produits à forte valeur ajoutée. L'architecture technique et les problématiques seront alignées avec celles déjà déployées par l'équipe française, avec une forte dimension Prompt Engineering avancé et évaluation des performances. Vous interviendrez au croisement de la recherche appliquée, de l'ingénierie IA et de la logique produit. Vos missions - Prompt Engineering avancé - Concevoir et optimiser des stratégies de prompting complexes - Développer des chaînes de prompts robustes et industrialisables - Adapter les prompts selon les cas d'usage métier - Gérer la variabilité et la stabilité des outputs - Evaluation & métriques - Concevoir des pipelines d'évaluation des prompts - Définir des métriques de qualité (pertinence, factualité, robustesse) - Mettre en place des benchmarks comparatifs - Optimiser les performances selon précision / latence / coûts - Développement & mise en production - Concevoir des solutions intégrant LLM, Deep Learning et architectures agentiques - Développer des workflows multi-agents - Implémenter des modèles NLP (classification, extraction, enrichissement) - Industrialiser les solutions en environnement produit

Contexte & Objectif du Poste Dans le cadre de la modernisation du GSOC et de la mise en place d'une plateforme agentique IA, nous recherchons un expert cybersécurité / AWS / IA / développement Python capable de concevoir, développer et opérer les composants essentiels de notre future architecture d'IA de Défense. Vous jouerez un rôle stratégique en développant : • des agents IA opérationnels, • des sous-agents spécialisés, • des pipelines AI/ML robustes, • des intégrations avancées avec Splunk, XSOAR, AWS et nos systèmes internes.

Lead MLOps – Expert PythonRAG Conversationnel Production (Azure Cloud – Full Microsoft) Dans un contexte cabinet / finance / environnement régulé, nous recherchons un Lead MLOps senior , expert Python, ayant déjà mis en production un RAG conversationnel sur Azure . Il ne s’agit pas d’un rôle de Data Scientist ni d’un profil POC. Nous cherchons un Lead Engineering capable d’industrialiser, structurer et opérer un système GenAI en production , dans un environnement complexe et multi-acteurs. Mission Transformer un RAG conversationnel (POC ou existant) en système production-grade . Concevoir et structurer l’architecture technique sur Azure Cloud . Mettre en place les pipelines CI/CD et MLOps adaptés aux systèmes LLM/RAG. Déployer, monitorer et opérer la solution en production. Définir les standards de gouvernance IA, versioning, auditabilité et conformité. Interagir étroitement avec les architectes Azure et équipes Ops Cloud . Être force de proposition, cadrer, arbitrer et assumer les décisions techniques. Passer du POC à la PROD de manière structurée et mesurable . Expertise Azure (indispensable) Maîtrise concrète des environnements Azure : Azure OpenAI Azure AI Search / Vector Search Azure ML / Fabric / Databricks Azure DevOps / GitHub Actions AKS ou services managés Azure Monitoring Azure (logs, métriques, alerting) Capacité à dialoguer techniquement avec les architectes et équipes Ops Azure. RAG Conversationnel – Exigences Architecture modulaire (ingestion / retrieval / génération découplés) Gestion du contexte conversationnel Optimisation retrieval (chunking, reranking, hiérarchisation) Contrôle des hallucinations Monitoring qualité & performance Évaluation automatisée (LLM-as-a-Judge, métriques retrieval, A/B testing) MLOps – Cœur du rôle Pipelines CI/CD pour ML / GenAI Versioning code / data / modèles Tests unitaires & intégration Monitoring technique (latence, coûts, erreurs) Monitoring sémantique (qualité des réponses) Rollback & gestion des incidents Gouvernance IA & standards engineering Engineering Python expert (FastAPI, modularité, clean architecture) Structuration claire du code Gitflow maîtrisé Scalabilité & résilience Documentation et standards d’équipe Profil recherché 7–10+ ans d’expérience Lead MLOps / ML Engineering senior Expérience démontrée de mise en production RAG conversationnel sur Azure Habitué aux environnements cabinet / finance / régulés Leadership affirmé, capacité à s’imposer Capable de proposer des solutions pragmatiques et surtout de les exécuter Environnement de travail Localisation : Paris centre Télétravail partiel possible Environnement exigeant mais agile Culture d’équipe forte, esprit “team spirit” Mode de fonctionnement dynamique, proche d’un esprit startup Forte exposition aux enjeux stratégiques IA Ce que nous ne recherchons pas Profils orientés uniquement Data Science RAG prototype / non production-grade Expérience Azure superficielle Manque d’expérience MLOps réelle Profil incapable de structurer et gouverner

Nous recherchons un datascientist Machine Learning pour une mission en fullremote depuis la France. Nous recherchons un(e) Data Scientist pour contribuer au déploiement d’un Sales AI Copilot destiné à assister les équipes commerciales. ❇️ Comprendre les enjeux Sales (pipeline, forecast, CRM…) ❇️ Concevoir des solutions data-driven & modèles ML ❇️ Déployer des cas d’usage LLM (RAG, Q&A, génération de texte) ❇️ Industrialiser les modèles (pipelines, MLOps, monitoring) sur Azure ❇️ Interagir avec le business et vulgariser les insights