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Dans le cadre d’un programme stratégique au sein d’un grand groupe international du secteur de l’énergie, nous recherchons un Consultant DevOps expérimenté spécialisé en Infrastructure as Code (Terraform) et en environnements cloud Azure & AWS , avec une forte appétence pour les sujets GenAI et automatisation avancée . Contexte de la mission Vous interviendrez au sein d’une équipe en charge de la définition, industrialisation et maintien des standards d’Infrastructure as Code dans un environnement cloud multi-provider (Azure & AWS). L’objectif est d’ accélérer la production et la maintenance des infrastructures en s’appuyant sur des approches innovantes, notamment via des agents intelligents de génération de code . Missions principales Maintenir et faire évoluer les standards IaC (Terraform) à l’échelle groupe Assurer le support niveau 3 sur les problématiques d’infrastructure Gérer les incidents et problématiques liés aux déploiements, migrations et opérations cloud Concevoir et développer des building blocks réutilisables Garantir les bonnes pratiques DevOps et IaC Développer des agents spécialisés (type GenAI / code assistants) pour automatiser les usages Contribuer à la mise en place d’outils de suivi de performance et KPI (usage GitHub, adoption des composants) Participer à l’optimisation des workflows DevOps et à l’industrialisation globale Environnement technique Cloud : Azure & AWS IaC : Terraform (expertise attendue) CI/CD & versionning : GitHub AI / Dev tooling : GitHub Copilot, Claude, agents IA Approche : DevOps, automatisation, platform engineering

CITECH recrute ! 👌 ✨ Si vous souhaitez apporter vos compétences dans la réalisation d’un projet innovant, nous avons LE poste pour vous ! Nous recherchons en effet un(e) Développeur IA (H/F) 🚀 ☘️ Votre mission est pour un client connu du secteur de la retraite et prévoyance. Leur DSI est sur la structuration de leur stratégie IA via la mise en place d’un portail IA interne destiné à 1000 collaborateurs et prestataires. Cette initiative est portée par l’équipe Valorisation des Données et Innovation et l’objectif est de fournir un point d’accès unifié, sécurisé et évolutif aux assistants IA, à la formation, aux connaissances métiers, et à une marketplace d’agents IA personnalisables. 👉 Vous aurez les missions suivantes : 👈 🔸 Concevoir et développer le front-end du portail IA (accès aux assistants, modules de formation, FAQ). 🔸 Développer des bases de connaissances (RAG) à partir de documents internes et de logiciels tiers (Jira, Confluence, Itop…). 🔸 Créer des chatbots exploitant ces bases, en assurant une gestion fine des droits d’accès. 🔸 Mettre en place des agents IA dynamiques , capables de traiter des documents injectés en temps réel de façon sécurisée. 🔸 Enrichir la marketplace d’assistants préconfigurés. 🔸 Fournir un support technique et fonctionnel aux utilisateurs et alimenter la FAQ. 🔸 Déployer les agents IA dans Microsoft 365 ou via Copilot, avec une exposition via API ou autres mécanismes d’intégration. 🔸 Participer activement à l’intégration continue (CI/CD) et au respect des normes de gouvernance technique.

Vous intégrerez une équipe Data Science d’envergure (50+ personnes) au sein d’une entreprise tech internationale, leader dans son domaine. Votre mission : prototyper, itérer et mettre en production des modèles de Machine Learning à fort impact business, en étroite collaboration avec les équipes Produit, Data Engineering et Développement. Les projets menés visent à exploiter la richesse de larges volumes de données afin d’ optimiser les performances commerciales, la gestion opérationnelle et la sécurité des utilisateurs sur une plateforme utilisée par des centaines de grandes marques et des milliers de vendeurs dans le monde . Exemples de sujets traités Détection d’anomalies sur les prix ou les comportements vendeurs Analyse de sentiment sur les échanges client / vendeur Estimation des délais de livraison et anticipation des ruptures de stock Développement d’ agents IA pour assister la prise de décision Prédiction et modélisation de phénomènes liés à la supply chain Vos missions Analyser, nettoyer et préparer les données pour la modélisation Concevoir, tester et mettre en production des algorithmes ML / DL Collaborer avec les Data Engineers pour l’industrialisation des modèles Créer des dashboards de suivi et d’analyse de performance Présenter vos travaux en interne et contribuer à la veille scientifique de l’équipe Stack technique Langages & Frameworks : Python, TensorFlow, PyTorch, Keras Data & Cloud : Databricks, Spark, AWS (Redshift, S3), SQL, Airflow, Delta Lake Approches : Time Series, NLP, LLMs, Deep Learning, Heuristiques

Vos missions : 1.Conception pédagogique -Concevoir des parcours de formation sur l'IA générative, les LLM et l'acculturation IA. -Structurer des modules adaptés à différents niveaux de maturité : découverte, initiation, perfectionnement, déploiement métier. -Produire les supports pédagogiques : présentations, cas pratiques, exercices, fiches mémo, guides d'usage, trames d'ateliers. -Adapter les contenus aux enjeux métiers des clients : direction générale, marketing, RH, finance, juridique, opérations, IT, etc. 2.Animation des formations -Animer des sessions en présentiel ou à distance. -Rendre compréhensibles des sujets complexes à des publics non techniques comme techniques. -Illustrer les concepts par des démonstrations concrètes, des cas d'usage réels et des mises en situation. -Faciliter les échanges, faire émerger les besoins et gérer les différents niveaux de maîtrise dans un même groupe. 3.Acculturation et adoption de l'IA -Sensibiliser les équipes aux opportunités, limites et risques liés à l'IA. -Accompagner les collaborateurs dans l'adoption d'outils IA au quotidien. -Former aux bonnes pratiques de prompting, d'évaluation des résultats, de vérification des sources et de sécurisation des usages. -Diffuser une culture IA responsable, pragmatique et orientée performance. 4.Expertise sur les LLM et outils IA -Expliquer le fonctionnement général des LLM, leurs cas d'usage, leurs limites et leurs conditions de déploiement. -Former sur des outils du marché : ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude ou autres outils IA selon le contexte client. -Présenter des usages avancés : assistants métiers, automatisation de tâches, génération de contenus, analyse documentaire, synthèse, recherche augmentée, RAG, agents IA. -Traduire les enjeux techniques en bénéfices métier compréhensibles. 5.Conseil et accompagnement client -Participer au cadrage des besoins de formation et à l'évaluation du niveau de maturité IA des organisations. -Identifier les cas d'usage prioritaires par métier ou département. -Recommander des formats adaptés : acculturation, ateliers pratiques, coaching, parcours de montée en compétence. -Contribuer à la formalisation de feuilles de route IA et de plans d'adoption. 6.Amélioration continue -Assurer une veille active sur les évolutions de l'IA générative, des LLM, des usages métiers et des enjeux réglementaires. -Mettre à jour les supports et contenus en fonction des avancées technologiques. -Mesurer l'impact des formations : satisfaction, adoption, gains de temps, cas d'usage activés. -Capitaliser sur les retours terrain pour améliorer en continu les dispositifs pédagogiques.

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Développeur Full Stack sur VELIZY. Dans le cadre du développement et de la maintenance de systèmes distribués performants et résilients, nous recherchons un(e) Ingénieur(e) logiciel hautement qualifié(e) et motivé(e). La mission implique le développement, le déploiement et la maintenance de solutions logicielles critiques pour des environnements où performances et temps de réponse courts sont essentiels. L’intégration de technologies innovantes (IA/ML, LLM, agents IA) fait partie des axes stratégiques de ce poste. Les activités de la mission : Développer et maintenir des logiciels pour des systèmes distribués à fortes contraintes de performance. Collaborer quotidiennement avec une équipe de plusieurs développeurs dans une logique de livraison fréquente (approche Agile). Garantir les plus hauts standards de qualité et de fiabilité du code source (tests, non régression). Contribuer à l’intégration stratégique de solutions IA/ML, d’agents IA et de LLM pour la co-construction de produits innovants et l’ajout de fonctionnalités avancées (ex : serveur MCP, agent de code type Cursor). Compétences demandées : Expertise approfondie des algorithmes et structures de données, avec les bonnes approches d’optimisation pour la performance et la vitesse (notation BIG O pour la complexité temporelle et spatiale). 5/5 (Must have) Solide expérience Angular (Typescript) pour le front et en GO (ou JAVA le cas échéant) pour le back. 5/5 (Must have) Expérience des architectures modernes, la construction de systèmes distribués résilients et communicants, et la gestion de bases de données répliquées. 4/5 Maîtrise des technologies web et mobiles modernes, telles que les PWA (Progressive Web Apps), les frameworks JS modernes (ex : Angular, React), WebGPU/WebGL, WebRTC et l'optimisation Web perf. 4/5 Expérience pratique si possible avec Docker et Kubernetes pour la conteneurisation et l'orchestration des applications. 4/5 Connaissance des outils et des stratégies de caches (Redis, IndexedDB, local storage API, etc.). 3/5 Maîtrise des outils de gestion de version (par exemple, Git) et des méthodes agiles (Scrum/Kanban). 5/5 (Must have) Solide compréhension et application des bonnes pratiques de développement (ex : adhésion aux styles de codage de Google). 4/5 Exposition aux pratiques SRE (Site Reliability Engineering), DevOps, CI/CD et automatisation. 3/5 Orienté tests et fiabilité pour livrer du code stable. 3/5 Lieu d’exécution des tâches confiées Site VELIZY (78). Télétravail possible à partir du 3ème mois

Nous recherchons un LLM Engineer confirmé / senior avec un fort background Data Scientist , pour intervenir sur des projets stratégiques autour de l’ IA Générative et des architectures RAG sur AWS. 🎯 Contexte de la mission Vous intégrerez une équipe en charge de concevoir et industrialiser des solutions IA basées sur des LLM , avec des enjeux forts de performance, sécurité et scalabilité. L’objectif : passer du prototype à la production sur des cas d’usage métier à fort impact. ⚙️ Missions principales Concevoir et développer des solutions basées sur des LLM . Mettre en place des architectures RAG (Retrieval Augmented Generation) . Développer des agents IA avec LangChain / LlamaIndex ou frameworks équivalents. Déployer et industrialiser les solutions sur AWS . Optimiser les performances (fine-tuning, embeddings, prompt engineering avancé). Collaborer avec les équipes Data, IT et métiers pour cadrer les cas d’usage. Participer aux phases de POC puis d’industrialisation.

Premier ingénieur de l’entreprise. Tu travailleras directement avec le CTO et tu seras impliqué(e) tout au long du cycle de vie du produit : architecture, développement, prise de décision technique et préparation à la production. Il s'agit d'un rôle opérationnel à fort impact, avec une grande autonomie et une réelle influence sur l'orientation technique de l'entreprise. Missions principales Product & Engineering Concevoir et développer les fonctionnalités cœur du produit à travers les agents d'IA, les flux de travail et les intégrations. Transformer des idées produit en systèmes prêts pour la production Participer aux décisions d’architecture, et assumer la responsabilité des choix en tenant compte de l'évolutivité, de la sécurité et de la conformité. AI & systèmes de production Concevoir et faire évoluer des pipelines d'IA (LLM, RAG, systèmes à base d'agents) pour des cas d'utilisation réels et réglementée Garantir la fiabilité, la traçabilité et l'explicabilité des résultats de l'IA en production Optimiser les performances, les coûts et la qualité à mesure que la plateforme évolue Ownership technique Construire et gérer des systèmes scalables et robustes de A à Z, de la conception à la production, en mettant l'accent sur la qualité, la fiabilité et l'évolutivité. Assurer le support des déploiements en production chez les clients soumis à la réglementation et anticiper les défis liés à l'industrialisation Participer aux décisions techniques fondamentales et contribuer à façonner la manière dont l'ingénierie est réalisée (processus, normes, outillage). Stack technique Notre pile technologique est conçue pour prendre en charge les flux de travail axés sur l'IA , une fiabilité de niveau entreprise et les contraintes réglementaires européennes . Côté serveur et côté client : TypeScript, , React/ Infrastructure : AWS (serverless, managed services) Données et IA : LLMs, RAG, agent-based systems, document processing, hybrid search Intégrations : Microsoft 365, CRM, insurer systems, secure APIs

Nous sommes à la recherche d'un AI Engineer GCP pour rejoindre une équipe backend experte, votre mission : développer de nouvelles features, optimiser l’existant... L'expertise en software development, notamment backend (Python) et connaissance de GCP (expérience concrète) est primordial pour cette mission. 🎯 Vos missions clés ✅ Développer et améliorer le backend des agents IA (création, nouvelles features). ✅ Optimiser l’infrastructure GCP (Cloud Run, Terraform). ✅ Collaborer avec une équipe passionnée de code et d’IA (MCP, LLM). ✅ Scalabiliser un produit SaaS à forte audience.

Nous recherchons un·e ingénieur·e IA & backend très expérimenté·e, capable de concevoir, construire et faire évoluer des systèmes IA robustes, scalables et exploitables en production. Ton rôle : intégrer l’IA là où elle crée réellement de la valeur, en lien étroit avec les équipes produit, web, content et développement. Projet phare – AI Web Factory Projet stratégique d’industrialisation de la création de pages web via l’IA, avec pour objectifs : génération de pages à partir de briefs marketing, détection automatique du type de page, génération, validation et enrichissement des contenus, contrôle qualité (SEO, cohérence UX, respect des standards), orchestration d’agents IA spécialisés. Objectif clé : Accélérer massivement le Time-to-Market sans compromis sur la qualité. Autres sujets sur lesquels tu interviendras génération automatique de code à partir de maquettes Figma, conception d’agents IA pour : code review, QA automatisée, validation SEO, cohérence avec le design system, intégration de l’IA dans les workflows quotidiens des équipes (dev, web, content), exploration des limites actuelles des LLM et mise en place de solutions pragmatiques pour les contourner. Compétences IA / LLM attendues Tu comprends réellement le fonctionnement des LLM, au-delà de leur simple utilisation. expérience concrète avec des modèles type OpenAI, Mistral, Anthropic, excellente maîtrise de : prompt engineering avancé, agents autonomes, RAG, Stack & compétences backend Python – cœur des pipelines IA excellent niveau requis, conception d’architectures propres, maintenables et testables, développement de pipelines IA industrialisés et robustes. Go – obligatoire (BFF & APIs) Tu interviendras fortement sur des services backend en Go, notamment : conception et implémentation d’APIs performantes, mise en place de Backends For Frontends (BFF), développement et évolution d’une Tracking API (collecte et exploitation de données d’usage), autonomie sur la conception, l’implémentation et l’évolution des services, forte exigence sur la performance, la fiabilité et la maintenabilité. Tu es capable de concevoir, construire et maintenir ces briques en totale autonomie, dans un contexte de production à fort trafic.

Contexte Mission stratégique au sein du Cloud Center of Excellence (CCOE) Data & AI Foundations visant à industrialiser le développement d’agents d’IA générative pour une plateforme utilisée à l’échelle internationale. L’objectif est de transformer un SDK existant en produit industrialisé, sécurisé et déployable dans des environnements sensibles et hautement sécurisés. Besoin GenAI agent developer Objectifs de la mission Prendre en main le SDK existant et en assurer la maîtrise technique Industrialiser le SDK pour le rendre scalable, maintenable et déployable à grande échelle Intégrer les exigences enterprise : sécurité, identité, observabilité et exploitabilité en production Favoriser l’adoption du SDK par les équipes IA internes Besoin GenAI agent developer Missions principales Développement et évolution du SDK pour agents GenAI Implémentation des mécanismes de sécurité et de gestion des identités Intégration de l’observabilité et des pipelines de déploiement Documentation complète technique et fonctionnelle Support des équipes IA pour l’intégration du SDK dans leurs produits Besoin GenAI agent developer Compétences requises Python LangGraph, LangChain, MLflow Expérience industrialisation d’agents IA et productisation Maîtrise des protocoles d’identité et sécurité (OIDC, token forwarding, etc.) Expérience environnements sécurisés / régulés Bonne maîtrise CI/CD et cycle de vie logiciel Anglais professionnel Besoin GenAI agent developer Livrables attendus Versions industrialisées du SDK Documentation technique complète et blueprint d’architecture Plan d’enablement et support à l’adoption intern

Vous rejoignez l’équipe Data Tech Knowledge au sein de la direction IT Data. La mission s’inscrit dans une dynamique d’innovation autour de l’ IA appliquée aux environnements Data , avec un fort enjeu d’industrialisation et d’optimisation des processus existants. Vous intervenez en proximité avec les équipes métiers et data afin d’améliorer les outils, les flux et les plateformes. 🚀 Missions principales Développer et maintenir des pipelines d’alimentation de données Concevoir et optimiser des transformations via ETL (Talend / DBT) Travailler en binôme avec un Data Analyst sur des cas d’usage IA/Data Participer au développement d’agents IA permettant le requêtage SQL en langage naturel Mettre en place des outils d’aide au développement et de monitoring Contribuer aux bonnes pratiques DevOps et DataOps Réaliser une veille technologique autour des architectures data modernes 🛠 Environnement technique Langages : SQL, Python Bases de données : Snowflake, SQL Server, PostgreSQL Data Processing : DBT, Talend Data Ingestion : DLT, Kafka, Talend DevOps : Git, TFS, Azure DevOps, Docker, Kubernetes, Liquibase Infrastructure as Code : Terraform Data Visualisation : Power BI 🔎 Profil recherché 2 à 5 ans d’expérience en Data Engineering Très bonne maîtrise de Python et Snowflake Expérience confirmée sur des outils ETL (Talend et/ou DBT) Connaissances en IA (1 à 2 ans) appréciées Autonomie, esprit d’équipe et capacité à comprendre les enjeux métiers

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la IA Delivery Lead pilote une équipe dédiée à la conception et à la livraison de solutions d’intelligence artificielle. Encadrement Management fonctionnel d’une équipe pluridisciplinaire : Product Owner Copilots & Agents IA Business Analyst / AMOA IA Spécialiste fonctionnel RAG / Prompt (optionnel) Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Delivery Lead est responsable du pilotage de bout en bout des cas d’usage en intelligence artificielle (copilots, agents, solutions RAG), depuis leur cadrage jusqu’à leur mise en production, leur adoption et la mesure de leur valeur. Il/elle garantit la structuration des projets, la coordination des parties prenantes et la qualité des livrables, tout en assurant un impact métier mesurable. Responsabilités principales 1. Cadrage et qualification Animer les ateliers de cadrage avec les métiers Évaluer la faisabilité fonctionnelle et l’effort de delivery Définir les critères de succès (valeur, adoption, qualité, risques) Intégrer les enjeux de données, de traçabilité et de conformité 2. Pilotage du delivery Construire et piloter les plans de delivery (jalons, sprints, capacité) Coordonner les parties prenantes internes et externes Gérer les risques, dépendances et arbitrages Garantir la qualité des livrables (backlog, spécifications, décisions) 3. Recette et validation Préparer et animer les comités de validation Définir les critères d’acceptation et organiser la recette fonctionnelle Coordonner les validations finales (go / no-go) 4. Déploiement et adoption Définir la stratégie de déploiement (pilote, passage à l’échelle) Accompagner l’adoption (formation, communication, support) Mettre en place les indicateurs d’usage (adoption, fréquence, satisfaction) Organiser les boucles de feedback 5. Mesure de la valeur Suivre les gains générés (temps, qualité, réduction des risques) Piloter l’amélioration continue des solutions 6. Qualité et fiabilité Définir les standards de qualité des solutions IA Mettre en place des contrôles fonctionnels Suivre et corriger les écarts 7. Industrialisation Capitaliser sur les retours d’expérience Standardiser les méthodes et outils (copilots, agents, RAG) Contribuer à l’industrialisation des pratiques IA

Mission principale Concevoir, industrialiser et gouverner l’intégration de l’IA (agents, copilotes, automatisation) dans l’ensemble du Software Development Lifecycle (SDLC) , afin d’améliorer la productivité, la qualité et la scalabilité des développements. Responsabilités 🔹 Architecture & Gouvernance Définir des architectures data et modèles de gouvernance pour l’IA Garantir sécurité, conformité (EU AI Act) et auditabilité Participer aux revues d’architecture (scalabilité, maintenabilité) 🔹 AI & SDLC Développer et maintenir des AI Agents intégrés au pipeline SDLC Intégrer les pratiques d’IA dans : design, dev, test, CI/CD, maintenance Définir une roadmap claire autour des agents et outils IA 🔹 DevOps / CI/CD Intégrer les solutions IA dans les pipelines CI/CD (ex : GitHub Actions, GitLab CI) Appliquer les principes DevSecOps et AI-by-design Collaborer avec équipes DevOps, Data, Sécurité et Produit 🔹 Performance & Monitoring Suivre l’usage, la performance et la valeur des outils IA Définir et piloter des KPI de productivité et qualité 🔹 Enablement & Coaching Former et accompagner les équipes (workshops, documentation) Promouvoir les bonnes pratiques de développement augmentées par l’IA

Dans le cadre de notre démarche d'innovation et de renforcement de notre expertise en gestion de données, nous lançons un appel d'offres pour le recrutement d'un(e) Data Engineer intégré(e) à notre Direction des Systèmes d'Information (DSI). Le(a) candidat(e) retenu(e) aura pour mission principale d'apporter son expertise technique sur des sujets récents liés à l'intelligence artificielle (IA) appliquée à la data, en s'appuyant sur une compréhension approfondie des enjeux métiers et techniques. Responsabilités principales : Alimentation de données : Effectuer l'ingestion, la transformation et la mise à jour des flux de données provenant de différentes sources afin d’assurer leur disponibilité et leur cohérence. Collaboration avec un Data Analyst : Travailler en binôme sur des projets liés à l’IA et à la data, en apportant votre expertise technique pour la réalisation d’analyses et la mise en place de solutions innovantes. Développement d’outils IA : Participer à la conception et au déploiement d’agents IA capables de réaliser du requêtage SQL en langage naturel, facilitant ainsi l’accès et l’interprétation des données par les utilisateurs métier. Outils et monitoring : Mettre à disposition des outils d’aide au développement, au monitoring et à la maintenance des plateformes data, afin d’assurer leur fiabilité et leur performance. Veille technologique : Effectuer une veille continue sur les architectures data, en termes de nouvelles tendances, d’outils émergents et de bonnes pratiques, pour faire évoluer nos solutions et répondre efficacement aux besoins métiers. La personne recrutée devra faire preuve de rigueur, d’autonomie et d’un esprit d’innovation, tout en étant à l’écoute des besoins des utilisateurs finaux. La maîtrise des technologies liées à l’IA, aux plateformes data et à la requête en langage naturel sera un réel atout pour la réussite de ce projet. Nous invitons donc les candidats ou organismes intéressés à soumettre leur proposition, en précisant leur approche technique, leur expérience et leur capacité à répondre à ces enjeux stratégiques.

Le Technical Lead IA jouera un rôle structurant pour garantir cohérence technique, industrialisation et excellence DevOps au sein de la plateforme. h3. a. Piloter l’architecture technique de la plateforme • Définir et maintenir l’architecture agentique (Registry, Gateway/MCP, workflows, sécurités, modèles de qualification). • Assurer cohérence, robustesse, maintenabilité et alignement transverse avec les équipes IAP, MTA, Data et SSI. h3. b. Animer et structurer l’équipe de développeurs • Encadrer une équipe de développeurs et instaurer les bonnes pratiques (clean code, revue, qualité, documentation, sécurité). • Organiser les rituels techniques et accompagner la montée en compétence h3. c. Renforcer l’industrialisation, le DevOps et le run • Mettre en œuvre et piloter les environnements Kubernetes, MCP, orchestrateurs et connecteurs. • Définir et opérer la chaîne CI/CD (tests, scans, packaging, déploiements, observabilité). • Implémenter les normes : GOPROD, DORA, sécurité, monitoring Datadog/Grafana, logging distribué. • Garantir scalabilité, résilience, observabilité et conformité SSI. h3. d. Appuyer le delivery et la qualification des agents • Participer aux ateliers techniques, PI Planning, System Demos. • Contribuer au processus de qualification des agents IA (création → test → industrialisation → run). • Accompagner les équipes builders et métiers dans l’intégration en production • Pilotage technique transverse, capacité à fédérer et clarifier les responsabilités. • Maîtrise des architectures orientées agents : Registry, Gateway, MCP, outils associés. h3. DevOps / SRE • Compétences cloud, conteneurs, CI/CD, observabilité, automatisation. • Industrialisation d’environnements critiques, monitoring avancé, optimisation de pipelines. h3. Sécurité & Gouvernance IA • Connaissance approfondie des règles SSI, IA Act, propagation sécurisée des tokens. • Maîtrise AuthN/AuthZ (OIDC/JWT) et doctrines DevSecOps. h3. Communication & Transversalité • Pratique avancée de la documentation structurée (guidelines, playbooks, runbooks). • Excellente communication avec architectes, produits, DevOps, Data, SSI. h3. Infrastructure & Cloud • Kubernetes (on prem & cloud), Helm, RBAC, Secrets Management. • AWS / Azure. • Terraform / Ansible. h3. Orchestration agentique • MCP Servers, Agent Registry, Agent Gateway. • Frameworks agents : Dust, Mistral, Dataiku. h3. DevOps / CI/CD / Observabilité • GitLab CI, Jenkins, Sonar, Artifactory/Nexus. • Docker, optimisation d’images. • Datadog, Grafana, Prometheus, logging distribué. h3. Sécurité • Keycloak, OIDC, JWT. • Scans de sécurité, politiques DevSecOps. h3. Langages & intégration • Python expert (FastAPI, Langgraph, Langchain, Pydantic, asyncio). • Compétences Fullstack (Python, Java, Angular) • YAML / JSON / OpenAPI. • Kafka ou autres bus d’événements

Contexte du besoin : Le client cherche à structurer ses projets de valorisation des données et d’innover au travers de l’accès à différentes IA. L’équipe Gouvernance et mise en oeuvre de l'IA, est à ce titre, en charge de la mise en œuvre. l’équipe Gouvernance et mise en oeuvre de l'IA est en charge : - de gouverner l’utilisation des IA au sein de l’entreprise - de définir une stratégie d’utilisation des IA génératives en fonction des risques ou de contraintes portées par les données sources - d’optimiser les coûts d’utilisation à tout moment dans un contexte Cloud (FINOPS / MLOPS) - de mettre en place une chaîne CI/CD des projets IA MISSIONS Au sein de l’équipe ""Gouvernance et Mise en oeuvre de l'IA"" composée de 6 personnes, l'assistance technique a pour objectifs d'effectuer la maintenance corrective et évolutive du portail IA . Une bonne partie de nos utilisateurs étant non techniques et peu familiarisés avec l'IA, il lui sera demandé d'aider à la réalisation ou à la mise au point des prompts à partir des besoins exprimés par les utilisateurs. Il sera amené à prendre en charge les tickets d'incidents ou d'assistance de niveau 1 (voire 2 selon profil) aux utilisateurs du portail. Cette mission pourra impliquer de collaborer avec d'autres compétences d’experts techniques ou fonctionnels, en dehors de l'équipe, en fonction des thématiques traitées. Un bon relationnel est indispensable afin de savoir prêter assistance à utilisateurs non technique, notamment en sachant adapter son discours et aider à la rédaction de la documentation. TACHES - La maintenance adaptative et corrective de la partie Front du portail IA : o en mettant à jour ou en améliorant le catalogue d’assistant IA existant en fonction des besoins utilisateurs o en proposant des pistes d'améliorations à apporter aux IHM pour améliorer l'expérience utilisateur - La maintenance corrective de la partie Back du portail IA permettant : o la création et l'exposition de nouveaux assistants IA par les utilisateurs avec contrôles d'accès o la maintenance et l'évolution des mécanismes de supervision et de suivi de consommation d'IA par les utilisateurs o la maintenance et l'évolution des mécanismes d'exposition des assistants IA en API pour utilisation par les applicatifs métiers - La réalisation d’assistants IA préconfigurés en fonction des types de besoins remontés par les ambassadeurs IA et les utilisateurs non techniques o en réalisant des assistants IA à partir d'expressions de besoins fournis o en apportant des améliorations à l'ingestion de documents ou de bases de connaissances afin d'améliorer la qualité des réponses en sortie des assistants ou agents IA o en proposant des améliorations des prompts utilisateurs pour améliorer la précision du résultat ou diminuer les coûts - L'assistance technique et la résolution d'incidents en cas de remontée de dysfonctionnements de la plateforme (support niveau 1 & 2 selon profil) o en analysant la cause du dysfonctionnement à partir des logs applicatives (avec escalade vers les autres membres de l'équipe au besoin) o en proposant des mises à jour du parcours d’accueil et d'accompagnement des utilisateurs afin de limiter les causes de remontées des utilisateurs o la mise à jour de la FAQ en fonction des retours des utilisateurs" PROFIL : Une expérience significative d'environ 6 mois de RAISE, ou de sa stack applicative, est un prérequis indispensable au démarrage de la mission (Python, React, Langchain, LangGraph, LangFuse, FastAPI, Celery/Redis, RAGAS, Docling (PDF/OCR), Docker)