Trouvez votre prochaine mission ou futur job IT.

Dans le cadre du développement de la roadmap Intelligence Artificielle, le consultant interviendra sur la conception, le développement et l'industrialisation de cas d'usage IA. Il travaillera en collaboration avec les équipes Data Engineering afin d'intégrer les résultats des modèles dans les outils de Business Intelligence. En tant qu'unique Data Scientist du domaine, il jouera également un rôle clé dans la démocratisation des usages IA, le transfert de compétences et l'accompagnement des équipes métiers et techniques. Missions principalesDévelopper et déployer les cas d'usage de la backlog IA. Concevoir l'architecture technique des solutions IA. Définir et concevoir les modèles d'Intelligence Artificielle. Participer au co-design des solutions back-end et des flux de données. Réaliser les développements et l'industrialisation des modèles. Collaborer avec les Data Engineers pour l'intégration des résultats dans la BI. Mettre en place les outils de monitoring et de supervision des modèles. Produire la documentation technique et fonctionnelle. Former les utilisateurs et les équipes en charge du maintien en conditions opérationnelles. Livrables attendusSolutions IA industrialisées et déployées en production. Documentation technique et fonctionnelle complète. Supports de formation à l'utilisation et au paramétrage des solutions. Outils de monitoring permettant de détecter les dérives et anomalies des modèles IA. Respect des standards d'opérabilité et de supportabilité Michelin. Compétences techniques recherchéesIndispensablesData Science et Machine Learning. Conception et développement de modèles IA. Industrialisation et déploiement de modèles. Architecture de solutions Data / IA. Data Engineering (interaction avec les flux de données). Monitoring et supervision de modèles IA. Documentation technique. Anglais professionnel. AppréciéesIntégration de résultats analytiques dans des solutions BI. Sensibilité aux problématiques métiers et compréhension des enjeux business. Profil recherchéData Scientist Junior autonome. Capacité à recueillir les besoins métiers et les transformer en solutions techniques. Solides bases techniques en Intelligence Artificielle. Rigueur, organisation et autonomie. Excellent relationnel et capacité à transmettre ses connaissances. Dynamique et force de proposition. Points clés pour le sourcing

Bonjour à toutes et à tous, notamment aux Data Scientists spécialisés GenAI / LLM 🤖🧠 🔎 Je cherche un(e) Data Scientist pour intervenir sur une mission stratégique autour de l'AI et de la GenAI au sein d'un environnement international. Tu interviendras au cœur d'une équipe en charge de construire les fondations AI qui permettront aux différentes équipes produit et marques de développer et industrialiser des fonctionnalités basées sur l'IA. 💻 Ce que tu vas faire : Concevoir et développer des frameworks AI réutilisables Travailler sur l'orchestration LLM, le RAG, les agents et la gestion des prompts / contextes Construire des dispositifs d'évaluation et d'observabilité des solutions GenAI Définir des bonnes pratiques et architectures de référence pour les projets GenAI / ML Travailler sur les problématiques de sélection de modèles, coûts, latence, sécurité et Human-in-the-Loop Prototyper des use cases AI de bout en bout Intervenir notamment sur la génération et l'enrichissement de contenus produits, le SEO/GEO multilingue, les assistants et la recherche sémantique Transformer les POCs à fort potentiel en composants industrialisés Collaborer avec les équipes Produit, Data, Sécurité et Juridique Contribuer à la communauté AI interne via la documentation, les workshops, les exemples de code et les code reviews 🎯 Stack technique : Python / LLM / GenAI / RAG / Agents / APIs / Microservices / CI-CD / Cloud (GCP / AWS / Azure) 🕵️‍♂️ Profil recherché : 3 à 6 ans d'expérience dans la construction de systèmes ML / NLP en production Expérience hands-on récente sur les LLM et la GenAI Bonne maîtrise des sujets RAG, agents, évaluation et/ou fine-tuning Solides compétences en Python Bonnes bases en software engineering : APIs, microservices, testing, CI/CD Expérience sur un environnement Cloud : GCP, AWS ou Azure Bonne compréhension des enjeux GenAI : modèles, coûts, latence, sécurité, évaluation Français et anglais professionnels 🚀 Les plus de la mission : Expérience en e-commerce, retail, product catalogs ou plateformes web riches en contenu Connaissance des environnements PIM Expérience sur des pipelines de contenu multilingue ou des outils SEO Familiarité avec les frameworks d'évaluation LLM, les guardrails et les outils de gestion des prompts / versions Expérience en startup deep-tech ou au sein d'une équipe centrale de plateforme / enablement 📍 IDF : Rythme hybride 🏡 📅 Démarrage : ASAP ⏳ Mission : longue durée Qu'en penses-tu ? Si tu es un(e) Data Scientist spécialisé(e) GenAI / LLM et que tu souhaites intervenir sur une mission d'envergure avec des enjeux forts d'industrialisation de l'AI, je serais ravi(e) d'échanger avec toi 🚀 Un excellent week-end 🌞

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.

Missions principales: - Développer des APIs Backend en Python - Concevoir et orchestrer des agents IA / LLM - Mettre en place des workflows avec LangGraph & Temporal - Intégrer le Tool Calling et MCP - Gérer les retries, fallbacks et erreurs - Intégrer différents modèles/fournisseurs LLM - Mettre en place des systèmes d'évaluation et de non-régression des agents - Suivre qualité, coûts, performances et latence - Participer aux choix d'architecture - Assurer l'observabilité et la mise en production Stack technique: Python 3.11+ · FastAPI · Pydantic · PostgreSQL · Redis · Docker · Kubernetes · LangGraph · Temporal · OpenAI · Anthropic · MCP · pytest

nous recherchons un profil technique confirmé pour concevoir, déployer et sécuriser les fondations nécessaires à l'exploitation de solutions d'IA générative et agentique à grande échelle. La Société devra fournir les prestations suivantes : Dans le cadre d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'IA, le consultant contribuera à la construction et à l'industrialisation du socle technique. Il interviendra notamment sur : • La conception et la mise en œuvre de l'architecture technique des solutions IA. • Le déploiement et la configuration des environnements cloud, des services d'infrastructure et des composants nécessaires à l'exploitation des cas d'usage IA. • La mise en place des dispositifs de sécurité, de gestion des identités (IAM), de gestion des secrets et de conformité associés aux cas d'usage IA. • La construction et l'industrialisation des chaînes de déploiement CI/CD ainsi que des pratiques Infrastructure as Code (IaC). • L'intégration des briques IA : modèles, gateways LLM, orchestrateurs agentiques, APIs, connecteurs et bases documentaires. • La mise en œuvre des outils d'observabilité, de supervision, de monitoring, de logging et de suivi des performances. • La garantie de la robustesse, de la scalabilité, de la traçabilité, de la maîtrise des coûts et de la réversibilité de la plateforme. • La contribution aux choix d'architecture et aux recommandations permettant une exploitation industrielle durable.

DescriptionObjectifs de la mission Accélérer le développement d'agents conversationnels afin d'atteindre 50 % de couverture agentique des activités. Structurer les cas d'usage, les flux de données et l'architecture cible autour de ChatGPT, One Data/Databricks, des API et des bases. Responsabilités clés Cadrer et prioriser les cas d'usage Paie/RH à plus forte valeur ajoutée. Concevoir l'architecture conversationnelle et agentique de bout en bout : orchestration, mémoire, outils, sécurité et monitoring. Modéliser les données cibles et définir les contrats d'interface Cartographier les flux sources → agents → actions, en garantissant la traçabilité et la gouvernance. Définir la feuille de route de mise en œuvre : quick wins, dépendances, risques et KPI. Compétences requises 8 ans d'expérience minimum en architecture SI/IA, avec une solide expérience des LLM et assistants conversationnels en production. Maîtrise des principaux patterns d'Agentic AI : planification, utilisation d'outils (tool use), systèmes multi-agents, guardrails et human-in-the-loop. Expérience de Databricks et des plateformes data modernes : pipelines, qualité des données et observabilité. Solide expérience de l'intégration d'API d'entreprise, de la sécurité, de la conformité, de l'IAM et de la gestion des données sensibles RH/Paie. Capacité à animer des ateliers métiers/IT et à produire des livrables à la fois exécutifs et techniques.

Dans le cadre de l'automatisation de processus complexes par l'IA agentique, un grand compte recherche un développeur d'agents IA pour concevoir, développer et maintenir des agents autonomes ou semi-autonomes intégrés à son écosystème d'outils. Le consultant interviendra notamment sur : ▪ L'analyse des besoins et des cas d'usage récurrents des équipes pour concevoir des solutions d'automatisation basées sur l'IA ▪ Le développement et la maintenance d'agents IA autonomes ou semi-autonomes (agents de revue de code, de génération de documentation technique, de support N1) ▪ La conception des workflows agentiques : décomposition des tâches, orchestration, gestion des outils (tool use / function calling) ▪ Le développement de « skills » ou plugins spécialisant les outils d'IA générative sur les contextes métiers et documentaires (connexion aux bases de connaissances internes, respect des normes) ▪ La mise en place des garde-fous : validation humaine, gestion des erreurs, traçabilité des actions des agents ▪ La veille technologique active sur les frameworks d'orchestration d'agents

Dans le cadre de l'industrialisation de plateformes d'IA Générative et Agentique, nous recherchons un Architecte Technique / Expert MCP pour concevoir, développer et industrialiser une architecture basée sur le Model Context Protocol (MCP). Vous interviendrez sur une plateforme stratégique permettant aux agents IA d'accéder de manière sécurisée à différents outils, services et systèmes d'information. Vos missionsArchitecture & Design Concevoir l'architecture cible MCP Gateway / MCP Servers. Définir les standards de développement et d'intégration des MCP Servers. Mettre en place les principes de gouvernance : registry, inventory, versioning, cycle de vie et onboarding des outils. Définir les patterns d'intégration avec les solutions API Management, Service Mesh, IAM et plateformes LLM. Produire les dossiers d'architecture et décisions techniques. Sécurité Concevoir les mécanismes d'authentification et d'autorisation : OAuth2/OIDC, JWT, RBAC, Token Exchange. Mettre en œuvre les principes de Least Privilege. Définir les contrôles de sécurité des outils exposés aux agents IA. Participer à la prévention des risques liés aux Shadow MCPs, prompt injection et tool poisoning. Développement Concevoir, développer et maintenir des MCP Servers en Python ou Java. Intégrer différents outils et systèmes existants : GitLab, Jira, Confluence, SonarQube, ServiceNow, APIs métiers et bases de données. Concevoir des outils adaptés aux usages des agents IA : définition des tools, gestion des paramètres, erreurs, timeouts et réponses. DevSecOps & Industrialisation Industrialiser le développement et le déploiement des MCP Servers. Mettre en place des pipelines GitLab CI/CD, quality gates et security scans. Automatiser les déploiements et contrôles de conformité. Concevoir des frameworks, templates et « golden paths » réutilisables par les équipes projets. Environnement techniqueIndispensable : Model Context Protocol (MCP) Architecture Cloud Native / microservices APIs REST / API Management OAuth2 / OIDC / JWT / IAM Python ou Java GitLab CI/CD DevSecOps Sécurité applicative Apprécié : AI Agents / Agentic AI LLM / GenAI / RAG Apigee Kubernetes / Service Mesh OpenTelemetry / Dynatrace Vault LLMOps Profil recherchéDe formation supérieure en informatique, vous disposez de 7 à 15 ans d'expérience en architecture technique, développement backend, plateformes Cloud ou architectures distribuées. Vous avez une solide expérience sur les API, plateformes Cloud, IAM, sécurité applicative et DevSecOps, ainsi qu'une bonne capacité à intervenir sur des sujets d'architecture et de développement. Une expérience sur les architectures GenAI, les agents IA ou le Model Context Protocol (MCP) est fortement appréciée.

Contexte de la missionUne grande organisation engagée dans une transformation numérique structurante souhaite mettre en place un cadre de gouvernance de l'intelligence artificielle couvrant l'ensemble de ses usages : assistants de productivité sécurisés, agents fondés sur les connaissances internes, IA générative appliquée au développement logiciel, automatisation de processus, exploitation de données, et futurs usages intégrés aux applications métiers. L'organisation dispose déjà de plusieurs initiatives (outils IA sécurisés, acculturation, cadre d'usage interne, expérimentation d'agents, travaux IA appliquée à l'ingénierie logicielle, gouvernance data). Elle recherche un consultant capable de structurer, harmoniser et industrialiser ces dispositifs. Le consultant interviendra auprès de la DSI et de l'ensemble des directions concernées : métiers, stratégie digitale, innovation, sécurité, juridique, DPO, RH, achats, équipes produits. Objectifs de la missionDéfinir, déployer et animer un cadre de gouvernance IA responsable, opérationnel et durable. Assurer la conformité réglementaire (AI Act, RGPD, cybersécurité, propriété intellectuelle, droit du travail). Structurer le portefeuille de cas d'usage IA et accompagner leur passage à l'échelle. Mettre en place une supervision continue des solutions IA (qualité, dérive, incidents, coûts, adoption). Développer l'acculturation IA et l'adoption responsable au sein des équipes. Prestations attendues 1. Cadre de gouvernance IA2. Conformité & maîtrise des risques3. Gouvernance du portefeuille IA4. Écosystème technologique & fournisseurs5. Acculturation & adoption

Analyser les besoins fonctionnels et techniques et identifier les scénarios de test. Concevoir et exécuter les tests fonctionnels et techniques des API REST. Vérifier les échanges entre les différents microservices. Tester les flux de données et les échanges asynchrones via Kafka. Contrôler les messages produits et consommés par les différents services. Automatiser les tests API et Back-end. Préparer et maintenir les jeux de données nécessaires aux tests. Effectuer des contrôles en base de données avec SQL. Identifier, analyser et suivre les anomalies jusqu'à leur résolution. Participer aux phases de recette et de validation des releases. Collaborer avec les développeurs, Product Owner, Business Analyst et équipes techniques. Participer à l'amélioration continue de la couverture et de la qualité des tests. Intégrer les tests automatisés dans les pipelines CI/CD.

Contexte de la mission Nous recherchons un(e) Consultant(e) Développeur IA pour intervenir sur des cas d'usage concrets d'intelligence artificielle et d'IA agentique, dans un environnement 100 % Google Cloud Platform (GCP). La mission couvre notamment la conception et le développement d'agents IA, le traitement de données multimodales (texte, image, audio, vidéo) ainsi que la mise en production de solutions IA à fort impact métier. Environnement techniqueL'environnement est exclusivement basé sur Google Cloud Platform (GCP), sans environnement Microsoft / Azure. Compétences clés Google Cloud Platform (GCP)/Vertex AI ADK – Agent Development Kit IA agentique et conception d'agents autonomes BigQuery Gemini, Claude et solutions open source Traitement multimodal : texte, image, audio et vidéo Exemples de cas d'usage Optimisation des opérations BTP grâce aux données météo Analyse de données météorologiques afin d'optimiser certaines phases de chantier, notamment le coulage du béton. Détection de fraude sur les factures et notes de frais Conception d'agents IA capables d'identifier des situations de fraude sur des volumes importants de données : environ 300 000 factures par mois, pour un historique de près de 7 millions de factures. Chatbot de traduction multilingue Développement d'un chatbot permettant de traduire automatiquement dans plusieurs langues les retranscriptions de réunions. Contrôle de conformité de chantier par analyse d'image Analyse de prises de vue afin de vérifier la conformité et la sécurité d'un chantier : présence et positionnement des équipements, distances de sécurité, opérations de levage ou encore contraintes liées au transport d'engins.

Missions Analyse besoins métiers/techniques, définition d'architectures d'intégration Conception, développement et déploiement d'API et flux MuleSoft Migration de flux existants vers le Cloud Cadrage et challenge des solutions des intégrateurs Standardisation : templates réutilisables (logs, erreurs, transformations) Spécifications techniques, documents d'architecture, connecteurs spécifiques Gouvernance, sécurité et supervision des API Tests de performance/robustesse/sécurité, résolution d'incidents Collaboration DevOps/CI-CD, formation des équipes (France/Inde) Participation aux ateliers techniques et métiers Volet IA Automatisation du développement, intégration ML/moteurs de règles Composants d'automatisation intelligents, cas d'usage Agentic AI

ContexteAu sein de la Direction Informatique , le Head of IT AI Platform est responsable de la définition, du déploiement et du passage à l'échelle de la plateforme d'intelligence artificielle du Groupe. Le poste a pour vocation d'opérer les capacités IA du Groupe (IA générative, LLM, agents IA) sous forme de plateforme mutualisée permettant aux différents métiers de développer et exploiter des cas d'usage IA à grande échelle dans un environnement sécurisé, gouverné et conforme aux exigences réglementaires. Mission principaleDéfinir, construire, industrialiser et exploiter une plateforme IA scalable, sécurisée et performante permettant l'adoption généralisée de l'intelligence artificielle au sein du Groupe en : Considérant les capacités IA comme des produits. Industrialisant l'ensemble du cycle de vie des modèles IA. Favorisant l'adoption du self-service IA. Garantissant la gouvernance, la maîtrise des risques et la conformité. Assurant la performance, la disponibilité et l'évolutivité des solutions IA. Responsabilités principales1. Définition de la stratégie et du modèle opérationnel IADéfinir et piloter la vision, la feuille de route et le modèle opérationnel de la plateforme IA. Sélectionner et encadrer l'utilisation des modèles Frontier et Open Source. Aligner les initiatives IA avec les priorités métier et la stratégie Data & AI du Groupe. Définir et suivre les indicateurs clés de performance : Usage Adoption Qualité de service Performance Coûts Piloter les budgets et investissements liés aux plateformes IA. 2. Ownership de la plateforme IAAssurer la responsabilité complète des plateformes : Prisme AI Microsoft Foundry Claude for Work Microsoft Copilot for Work Sur les dimensions suivantes : Disponibilité et continuité de service Respect des SLA et SLO Maîtrise des coûts Optimisation de la consommation d'API et des LLM Capacity planning Scalabilité Support et exploitation Mettre en place : Monitoring Alerting Gestion des incidents Gestion du cycle de vie des solutions Plan d'amélioration continue des services IA. 3. Architecture et intégration des plateformes IAPiloter l'architecture technique des solutions IA du Groupe. Concevoir les schémas d'intégration avec : Snowflake Les LLM Les systèmes applicatifs internes Développer les modèles de connecteurs standards. Définir les patterns d'intégration réutilisables. Garantir la robustesse et la maintenabilité des environnements IA. 4. Industrialisation des modèles IA (LLMOps / MLOps)Définir le cadre d'exploitation des modèles Frontier et Open Source. Mettre en œuvre : Gestion du cycle de vie des modèles Déploiement Monitoring Versioning Réentraînement CI/CD IA Assurer les déploiements en production à grande échelle. Mesurer continuellement : Performance Fiabilité Taux d'utilisation Consommation Coûts. 5. Gouvernance, conformité et gestion des risquesDéfinir le cadre de gouvernance IA du Groupe. Mettre en place : Politiques d'accès Processus de validation des modèles Contrôles de risques Gestion des hallucinations Frameworks de conformité Assurer : La confidentialité des données La sécurité des usages IA Le respect des contraintes réglementaires. Collaborer étroitement avec les équipes Data & Digital Services. 6. Adoption et self-serviceDévelopper un catalogue de services IA. Construire un marketplace IA interne. Mettre à disposition : Agents IA réutilisables Prompts standardisés APIs Composants partagés Améliorer l'expérience des développeurs et utilisateurs. Promouvoir l'adoption de l'IA auprès de l'ensemble des métiers. 7. Création de valeur et pilotage des résultatsAssurer les livraisons de bout en bout des capacités de la plateforme IA. Prioriser les initiatives avec le comité de gouvernance IA. Mesurer les bénéfices obtenus : Productivité Adoption Retour sur investissement Création de valeur métier. Garantir l'alignement entre les besoins métiers et les capacités technologiques disponibles. 8. Management et leadershipEncadrer les équipes d'ingénierie IA. Structurer les capacités d'AI Engineering du Groupe. Gérer les équipes internes et partenaires externes. Développer une culture produit autour des plateformes IA. Accompagner la transformation technologique du Groupe. 9. Partenariat avec les services Data & DigitalCo-piloter la transformation IA de l'entreprise. Aligner : Roadmap IT Priorités stratégiques Portefeuille d'investissements Favoriser l'industrialisation des cas d'usage IA. Coordonner les initiatives IA transverses du Groupe. Piloter les budgets informatiques dédiés à l'intelligence artificielle. Pourquoi rejoindre ce projet ?Vous serez au cœur de la transformation IA d'un groupe bancaire international et aurez la responsabilité de construire et d'industrialiser une plateforme stratégique permettant de démocratiser l'usage de l'Intelligence Artificielle à l'échelle de l'entreprise tout en garantissant sécurité, conformité et création de valeur métier.

Nous recherchons un Architecte Solution IA Agentique pour accompagner la définition et l'industrialisation d'une architecture d'IA agentique au sein d'un environnement SI complexe, critique et fortement réglementé. L'enjeu de la mission est de définir un cadre technique, architectural, sécuritaire et réglementaire permettant d'intégrer des agents IA en production de manière maîtrisée. Vous interviendrez sur des sujets à forts enjeux d'architecture et de gouvernance, avec une réelle capacité à influencer les choix structurants. Missions : • Définir l'architecture cible d'une plateforme d'agents IA / LLM. • Concevoir les principes d'orchestration multi-agents, de gestion d'état et de niveaux d'autonomie. • Définir les mécanismes de validation humaine (human-in-the-loop) et de supervision. • Cadrer l'exposition des agents aux systèmes d'entreprise : MCP, API Management, passerelles d'accès, IAM et gestion des droits. • Définir les principes de sécurité des systèmes agentiques : moindre privilège, propagation d'identité, prompt injection, gestion des contenus non fiables, traçabilité et auditabilité. • Cadrer les architectures RAG industrielles, notamment sur des corpus techniques volumineux, versionnés et soumis à habilitations. • Définir les méthodes permettant d'évaluer objectivement la performance et les gains des solutions IA. • Contribuer aux choix d'hébergement, Cloud, on-premise, souveraineté, GPU et MLOps. • Prendre en compte les exigences RGPD, AI Act, NIS2/OSE et les contraintes de sécurité associées. • Produire des documents d'architecture, règles d'usage et dispositifs de maîtrise des risques de niveau comité. • Challenger les choix techniques et contribuer à la définition d'un cadre réutilisable sur d'autres périmètres.

Contexte Le départements « Architecture SI » accompagnent les projets IA/IAGen (entre autres) dans l'élaboration de l'architecture fonctionnelle et applicative et réalisent des études d'architecture. Cette démarche vise à exploiter le potentiel des grands modèles de langage (LLM) et des architectures RAG/Agentiques pour améliorer l'efficacité opérationnelle, enrichir l'expérience client et renforcer les capacités d'analyse réglementaire. Pour piloter cette transformation, nous recherchons un(e) Architecte IA Générative/Agentique expérimenté(e), capable d'intervenir de la stratégie à la mise en production, avec une sensibilité forte aux enjeux de conformité et de sécurité propres au secteur financier. Cette architecte doit avoir des compétences en architecture solution car nos projets nécessite d'instruire également l'intégration des SIA (système d'IA) dans nos processus meters/SI. Description L'activités de l'architecte IA est double, il travaillera sur les UCs IA et sur les évolutions du socle de notre plateforme Agentique : Un apport en architecture de solution et en architecture fonctionnel est demandé : définition de solution fonctionnelle et applicative, avec comme livrable la rédaction de dossiers d'architectures ainsi que de slidewares pour communiquer sur le travail produit Un rôle de conseil est aussi attendu par ailleurs sur des sujets ponctuels ou questions que l'on se pose. Concrètement : Contribuer à la définition de l'architecture applicative de la solution, en cible et en trajectoire Rédiger les documents d'architecture applicative selon la méthode du groupe Contribuer à l'analyse des demandes d'évolutions applicatives émises par les filières / lots du programme au regard des impacts sur la solution globale et sa trajectoire de déploiement Contribuer aux dossiers d'arbitrage permettant de statuer sur la prise en compte des évolutions Contribuer à la préparation des Comités Solution (comité d'arbitrage du périmètre de la solution) Contribuer à la définition des interfaces, des solutions et des règles d'interfaçage du nouveau SI de gestion et de son écosystème, en cible et par état stable Conseiller / valider les choix techniques Contribuer à l'identification, l'instruction et le suivi des adhérences entre les programmes et les projets de transformation du SI (d'un point de vue solution) Accompagner les projets, de la phase de cadrage à la mise en production des applications Contribuer à assurer la cohérence, tout au long de la vie du projet, entre les livrables majeurs des programme et les autres projets connexes en adhérence forte (spécifications, développements, stratégie de recette, stratégie de migration, conduite du changement) Contribuer à la modélisation de la cartographie du nouveau SI gestion Livrables Le référentiel d'architecture d'entreprise (normes & standards, cartographie, processus, vocabulaire.)

TEKsystems recherche pour son client grand compte un Développeur IA Générative Confirmé Python / TypeScript (H/F). Il s'agit d'un programme d emodernisation du système d'information. Le Développeur sera chargé d'accompagner la conception et la mise en œuvre des premières solutions basées sur l'IA générative. L'objectif est de construire des assistants IA et des agents intelligents capables d'interagir avec les outils de l'entreprise afin d'améliorer l'accès à l'information, d'automatiser certaines tâches et d'apporter de nouveaux services aux collaborateurs. Le programme est actuellement en phase de cadrage et de définition des cas d'usage prioritaires, avec une mise en production des premières solutions prévue prochainement. Missions Au sein d'une équipe pluridisciplinaire dédiée à l'innovation et à l'IA, vous participerez à la conception, au développement et à l'industrialisation des solutions. Vos responsabilités seront notamment les suivantes : Concevoir et développer des workflows agentiques et des composants réutilisables. Développer des assistants IA connectés aux outils et services de l'entreprise. Construire des agents IA, prompts outillés et services d'orchestration. Développer et intégrer des APIs. Concevoir des connecteurs vers les outils collaboratifs et applications du SI. Mettre en œuvre des intégrations avec Jira, Confluence, Git, plateformes ITSM et autres services métiers. Participer à l'adoption des standards émergents tels que MCP (Model Context Protocol). Réaliser les tests techniques et automatisés. Mettre en place les dispositifs de monitoring et d'observabilité. Contribuer à l'industrialisation et à la mise en production des composants développés. Produire la documentation technique, les guides d'utilisation et les démonstrateurs. Accompagner les équipes dans l'adoption des nouvelles solutions. Environnement techniqueDéveloppement Python TypeScript APIs REST Architecture logicielle IA Générative LLM Agents IA Prompt Engineering Workflows agentiques LangChain, LangGraph, Semantic Kernel, CrewAI ou équivalent Intégration SI APIs et services internes Jira Confluence Git Outils ITSM MCP (un plus) Industrialisation Cloud Git CI/CD DevOps Tests automatisés Monitoring et observabilité