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Contexte Contexte de la mission : Brief de mission – Consultant Senior Stratégie & Transformation IA Dans le cadre de sa trajectoire stratégique 2026-2030, le client ambitionne d'accélérer l'intégration de l'intelligence artificielle afin de renforcer sa performance opérationnelle, améliorer l'expérience client et collaborateurs, soutenir sa rentabilité et accompagner la modernisation de son système d'information. L'IA est identifiée comme un levier majeur au service de plusieurs priorités : digitalisation des parcours, optimisation des processus d'assistance, lutte contre la fraude, amélioration du pilotage et développement de nouveaux services. Par ailleurs, plusieurs réflexions internes ont souligné la nécessité de construire une trajectoire IA globale, intégrant les dimensions métier, organisationnelles, technologiques, économiques et humaines, avec une vision claire du modèle opérationnel cible, des impacts sur les métiers et des bénéfices attendus. Objectif de la mission Accompagner la Direction Générale et le Comité de Direction dans la définition, la gouvernance et le pilotage de la trajectoire IA de l'entreprise à horizon 2030. Le consultant sera chargé de transformer les ambitions stratégiques en une feuille de route opérationnelle, priorisée, sécurisée et créatrice de valeur. MISSIONS Réaliser le diagnostic IA de de l'organisation Évaluer le niveau de maturité IA actuel. Cartographier les initiatives existantes et les expérimentations en cours. Identifier les forces, faiblesses, risques et opportunités. Analyser les dépendances avec les programmes Data, Digital, SI et Transformation. Définir la vision IA cible Formaliser l'ambition IA à horizon 2030. Définir les principes directeurs d'une IA utile, responsable et créatrice de valeur. Identifier les impacts attendus sur : l'expérience client, l'expérience collaborateur, les opérations, la performance économique, les partenaires. Construire le portefeuille de cas d'usage prioritaires Identifier, qualifier et prioriser les cas d'usage à plus forte valeur : résumé automatique d'appels ; assistance au traitement des dossiers ; contrôle automatisé des factures ; lutte contre la fraude ; vérification des garanties ; gestion des réclamations ; optimisation des prestations ; agents conversationnels ; copilotes collaborateurs ; automatisation des tâches administratives. Pour chaque cas d'usage : évaluer la valeur métier ; estimer les gains qualitatifs et quantitatifs ; identifier les prérequis Data et SI ; définir les indicateurs de réussite. Concevoir la gouvernance IA Définir les rôles et responsabilités. Proposer le modèle de gouvernance IA. Articuler la gouvernance avec les dispositifs et les exigences réglementaires. Intégrer les exigences de conformité, de sécurité et d'éthique IA 5. Définir le modèle opérationnel cible Évaluer les impacts organisationnels. Identifier les évolutions de compétences. Définir les mécanismes d'accompagnement au changement. Construire une trajectoire d'appropriation des usages IA par les managers et collaborateurs. 6. Piloter la feuille de route IA Construire la roadmap 2027-2030. Définir les jalons de déploiement. Mettre en place les indicateurs de pilotage. Animer les instances de gouvernance. Préparer les arbitrages du CODIR. Livrables attendus Diagnostic de maturité IA. Vision IA 2030. Cartographie et priorisation des cas d'usage. Business case global et trajectoire de création de valeur. Modèle de gouvernance IA. Modèle opérationnel cible. Roadmap détaillée 2027-2030. Tableau de bord de pilotage. Support de présentation COMEX/CODIR.

Rattaché(e) à la direction de la Factory, vous prenez la direction du Program Management Office (PMO) de ce programme IA ambitieux. Votre rôle est d'instruire et d'outiller la prise de décision stratégique pour le COMEX, tout en assurant la fluidité du programme au quotidien. Structurer et animer la gouvernance transverse du programme (instances, rythmes, suivi des décisions) avec les directions Métiers, Tech, RH, Risques et Juridique. Piloter le portefeuille de projets (Arbitrage Build / Run) en qualifiant les cas d'usage selon leur faisabilité technique, leur ROI et la maturité d'adoption des métiers. Superviser le suivi budgétaire et l'avancement global en vous appuyant sur un PM Officer dédié. Garantir la lisibilité de la valeur générée et des risques associés (tensions de capacité, interdépendances) pour les sponsors. Intégrer les exigences réglementaires strictes (EU AI Act, RGPD, DORA) dans les critères de validation des projets. Accompagner les directions métiers dans l'adoption de ces nouvelles technologies via une conduite du changement rigoureuse.

Mission de l'équipe :L'équipe a pour mission d'accompagner les équipes IT et métiers dans l'adoption, la conception et le déploiement de cas d'usage en Intelligence Artificielle, tout en garantissant leur alignement avec les standards, plateformes et exigences de gouvernance du Groupe. Son rôle est d'agir comme point de contact technique de référence sur les sujets IA, de diffuser les bonnes pratiques, de favoriser la montée en compétences des équipes et de promouvoir la standardisation des composants afin d'accélérer les développements et d'optimiser les coûts. L'équipe intervient selon les axes suivants : 1. Accompagnement technique des équipes L'équipe constitue le point de contact technique unique sur les sujets IA pour l'ensemble du périmètre concerné. Elle accompagne les équipes dans la conception et la mise en œuvre de leurs cas d'usage en apportant un support sur les choix d'architecture, les outils à privilégier ainsi que les bonnes pratiques de développement. Son rôle est d'accompagner les équipes dans leur autonomie et non de se substituer à elles. 2. Développement des compétences IA L'équipe contribue à la montée en compétences des équipes techniques et fonctionnelles en partageant les bonnes pratiques, les standards d'architecture et les méthodes de développement autour des technologies d'Intelligence Artificielle. Elle favorise l'appropriation des outils et des plateformes afin d'accélérer le déploiement des initiatives IA. 3. Support aux fonctions ne disposant pas d'expertise IA Pour les entités ne disposant pas de compétences IA en interne, l'équipe apporte un accompagnement opérationnel pouvant inclure une contribution directe au développement de certains cas d'usage identifiés. L'objectif est de permettre le lancement rapide de projets IA tout en assurant un transfert de connaissances. 4. Standardisation et gouvernance des solutions IA L'équipe est responsable de promouvoir la réutilisation des composants IA, d'harmoniser les pratiques et de favoriser la mutualisation des solutions afin d'accélérer les développements et de réduire les coûts. Elle veille également à la conformité des réalisations avec les standards techniques, les plateformes de référence et les exigences de gouvernance définies par le Groupe. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les axes suivants : Accompagnement des équipes dans la conception et la mise en œuvre de cas d'usage IA. Standardisation et gouvernance des solutions IA. En termes de responsabilités principales attendues à court terme, la mission devra prendre en charge les activités suivantes : Être le point de contact technique de référence sur les sujets IA. Accompagner les équipes dans leurs choix d'architecture, d'outils et de bonnes pratiques. Favoriser la montée en compétences des équipes sur les technologies IA. Apporter un support opérationnel aux fonctions ne disposant pas d'expertise IA, y compris sur le développement de certains cas d'usage. Promouvoir la réutilisation des composants IA afin d'accélérer les développements et d'optimiser les coûts. Garantir l'alignement des solutions avec les standards, plateformes et exigences de gouvernance du Groupe.

Dans le cadre du développement d'une plateforme d'IA générative et agentique, vous contribuez à la conception et à l'évolution de nouveaux services destinés à alimenter différents cas d'usage innovants tels que les assistants conversationnels, l'enrichissement automatisé de contenus ou encore la génération de contenus multimédias. Au sein d'une équipe produit et technique, vous participez à l'amélioration continue de la plateforme et au développement de nouvelles fonctionnalités à forte valeur ajoutée. Vos missionsParticiper à l'analyse et à la formalisation des besoins métiers. Contribuer à l'enrichissement et à la priorisation du backlog produit. Participer aux cérémonies Agile (sprint planning, estimations, revues). Concevoir, développer et maintenir les composants logiciels de la plateforme. Mettre en œuvre des solutions basées sur les technologies d'IA générative et les systèmes multi-agents. Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité du code. Réaliser les spécifications techniques et assurer la documentation des développements.

🏠 1j télétravail/Semaine - 📍 Toulouse - 🛠 Expérience d'au moins 3 ans Nous recherchons un(e) Data Engineer motivé(e) pour rejoindre une équipe Analytics dédiée à l'amélioration et à l'optimisation des flux de développement et de l'utilisation des ressources de calcul dans un environnement semi-conducteurs. Ce poste offre une forte exposition transverse avec des équipes variées : design, développement de flux, IT, finance, etc. Vous interviendrez principalement sur la mise en place et l'industrialisation de pipelines de données pour alimenter des cas d'usage à forte valeur ajoutée : analytics opérationnel, analyses d'opportunités, prévision et modèles prédictifs. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables sur AWS Automatiser les flux de traitement et garantir la qualité des données Alimenter des solutions d'analytics avancées et des moteurs de prévision (forecasting / ML) Participer à l'architecture des plateformes data Collaborer avec des équipes métiers et techniques pour identifier et adresser les besoins Mettre en œuvre des solutions pérennes, maintenables et industrialisées Assurer le monitoring et l'amélioration continue des processus data Environnement technique : 🧑‍💻 AWS (stack data complète) DBT / Dagster Python Outils d'intelligence artificielle pour applications analytiques

MissionsEn tant que Proxi product owner, vos missions principales consisteront à : Contribuer à la définition et à l'évolution de la roadmap produit en lien avec les équipes métier, IT et les responsables du programme. Participer à la préparation et à la validation des livrables fonctionnels ainsi qu'aux phases de tests et de recette. Contribuer au pilotage opérationnel des travaux du programme Agents IA, en lien avec les responsables de chantier, les équipes IT, les équipes métiers et les parties prenantes transverses. Assurer le suivi des actions, jalons, décisions, risques et dépendances afin de donner de la visibilité sur l'avancement des travaux. Préparer, consolider et mettre à jour les supports de gouvernance, de reporting et de suivi utilisés dans les instances projet. Organiser et faciliter les points de coordination : préparation des ordres du jour, collecte des contributions, formalisation des comptes rendus et suivi des décisions. Participer à la structuration de la documentation projet et à la mise en cohérence des informations partagées entre les différents contributeurs. Contribuer à l'identification des points d'alerte et à leur remontée auprès des responsables concernés.

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.

🏠 1j télétravail/Semaine - 📍 Toulouse - 🛠 Expérience d'au moins 3 ans Nous recherchons un(e) Data Engineer motivé(e) pour rejoindre une équipe Analytics dédiée à l'amélioration et à l'optimisation des flux de développement et de l'utilisation des ressources de calcul dans un environnement semi-conducteurs. Ce poste offre une forte exposition transverse avec des équipes variées : design, développement de flux, IT, finance, etc. Vous interviendrez principalement sur la mise en place et l'industrialisation de pipelines de données pour alimenter des cas d'usage à forte valeur ajoutée : analytics opérationnel, analyses d'opportunités, prévision et modèles prédictifs. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données robustes et scalables sur AWS Automatiser les flux de traitement et garantir la qualité des données Alimenter des solutions d'analytics avancées et des moteurs de prévision (forecasting / ML) Participer à l'architecture des plateformes data Collaborer avec des équipes métiers et techniques pour identifier et adresser les besoins Mettre en œuvre des solutions pérennes, maintenables et industrialisées Assurer le monitoring et l'amélioration continue des processus data Environnement technique : 🧑‍💻 AWS (stack data complète) DBT / Dagster Python Outils d'intelligence artificielle pour applications analytiques

Prestation de tech lead Generative AI NANTES Qualif : Prototyping,Generative AI,Cont. Integration/Cont. Delivery (CI/CD),Artifactory,Workflow Automation,GitLab, Activités : - Qualifier avec le PM les cas d'usage à assister par agent IA (irritants Guilde, sondages, etc.). - Concevoir les workflows, prompts, règles métier et garde-fous ; développer sur le framework interne d'IA agentique. - Brancher les agents aux outils via API, événements et connecteurs ; tester, évaluer, documenter. - Présenter la valeur livrée à la démo AIDEX ; maintenir et faire évoluer les agents publiés. Notre client attend candidat autonome et disposant d'expériences lui permettant de tenir un rôle de tech lead. Il devra à ce titre avoir : - un solide bagage en développement logiciel : intégration d'API, automatisation, orchestration de workflows. - des connaissances des chaînes CI/CD et de l'écosystème Jira / GitLab, Artifactory. - d'une pratique (ou fort appétit) des approches IA générative : LLM, agents, RAG (une première expérience est nécessaire). - d'un goût du prototypage rapide, sensibilité qualité/sécurité, plaisir à vulgariser et à travailler avec des interlocuteurs variés. Qualif : Prototyping,Generative AI,Cont. Integration/Cont. Delivery (CI/CD),Artifactory,Workflow Automation,GitLab,

Dans le cadre du chantier IA4IT, 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. Livrables attendus : • Architecture technique détaillée de la plateforme. • Schémas d'intégration et d'urbanisation. • Socle technique déployé et opérationnel. • Pipelines CI/CD industrialisés. • Documentation d'exploitation et procédures opérationnelles. • Recommandations d'industrialisation, de sécurisation et de montée en charge. • Dossiers de supervision, d'observabilité et de maîtrise des coûts.

Nous recherchons un·e Directeur·trice de Projets IA. Vous interviendrez sur des environnements critiques, fortement régulés et à forts enjeux métiers, au cœur des initiatives d'intelligence artificielle et d'innovation. Vous piloterez des projets IA de bout en bout, depuis les phases de cadrage et d'idéation jusqu'à la mise en production à l'échelle, en assurant la coordination transverse entre équipes techniques, métiers et fonctions de gouvernance. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Piloter des programmes IA de bout en bout : cadrage, POC, industrialisation et mise en production de solutions (LLM, RAG, assistants métiers) Définir la stratégie IA & roadmap : alignement business/IT, suivi des KPI et reporting CODIR Structurer la gouvernance IA : gestion des risques, conformité (EU AI Act, DORA, NIS2), documentation réglementaire Coordonner les équipes : interface transverse Data/IA, DevOps, Risk, Compliance et métiers Conseiller & innover : benchmark des solutions IA, accompagnement du top management, diffusion de la culture IA Environnement technique : 🧑‍💻 IA & Data : LLM (OpenAI, Mistral, LLaMA…), RAG, NLP, Cloud / Infra : GCP, Kubernetes, Docker Data stack : Python, Spark, SQL/NoSQL, pipelines ETL/ELT DevOps : CI/CD, MLOps, monitoring Sécurité & conformité : ISO 27001, RGPD, EU AI Act, DORA, NIS2

🚀 Mission Freelance : Lead AI Engineer / Architecte IA Agentique & AIOps (H/F) Référence : AO2607051 Durée : Longue mission (Visée de production / Industrialisation) Lieu : France (Rythme de télétravail à définir) Contexte technologique : AWS, Dataiku, Snowflake, Kubernetes, Python, Frameworks Agentiques, MCP. 📋 Contexte de la mission Notre organisation dispose d'une première plateforme AIOps mature (exploitant Dataiku, Snowflake et AWS) pour valoriser nos données opérationnelles (incidents, changements, événements) et optimiser la prédiction et l'aide à la décision. Dans le cadre de l'évolution de notre démarche, nous souhaitons accélérer l'adoption des technologies d'intelligence artificielle agentique. L'objectif est de développer de nouveaux usages d'automatisation, d'assistance avancée aux équipes d'exploitation et d'orchestration intelligente des processus IT (Infrastructure VMware, Kubernetes, etc.). Nous recherchons un Lead AI Engineer disposant d'une forte expérience opérationnelle pour concevoir, développer, industrialiser et intégrer ces solutions au sein de notre système d'information. 🎯 Vos principales responsabilités1. Développement et Intégration de solutions IA Orchestration Multi-Agents : Concevoir des assistants de code et des agents spécialisés pour les équipes d'exploitation, d'ingénierie et de support. Écosystème MCP : Déployer l'infrastructure Model Context Protocol (MCP) ou équivalents, créer les connecteurs et outils pour interagir avec nos API internes (ITSM, CMDB, observabilité). Architecture RAG : Développer les mécanismes d'ingestion, de chunking et d'indexation pour exploiter nos référentiels techniques, runbooks et bases de connaissances. Intégration technologique : Connecter les solutions avec nos socles (VMware Cloud Foundation, Kubernetes, Dataiku, Snowflake) et les LLM/services cloud (LiteLLM, Bedrock, OpenAI, AWS). 2. Industrialisation et Exploitation (MCO) Pratiques Modernes : Garantir la qualité du code (Python, clean code, TDD, CI/CD avec Jenkins, IaC via Terraform/Ansible). LLMOps & Sécurité : Mettre en œuvre le tracking de l'observabilité, l'évaluation des réponses, la maîtrise des coûts/latence, et sécuriser les agents (contre le prompt injection et l'exfiltration de données). Évolution AIOps : Participer à la maintenance et à l'évolution (analyse de causes et remédiation) de la plateforme existante. 3. Accompagnement et Leadership Identifier les opportunités de création de valeur et être force de proposition. Assurer l'acculturation et le transfert de compétences vers l'équipe interne sur les concepts d'architecture agentique et de MCP. 🛠️ Profil recherché & Compétences requises Nous recherchons un profil hautement autonome, capable à la fois de challenger les orientations d'architecture et de "mettre les mains dans le code" pour délivrer. Compétences techniques indispensables : Expertise Python et maîtrise éprouvée de la mise en production d'applications d'IA Générative. Frameworks Agentiques : Expérience concrète sur des outils d'orchestration multi-agents (LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel ou équivalents). Model Context Protocol : Une expérience réelle ou une maîtrise solide de la mise en œuvre du standard MCP est fortement attendue. DevOps / Cloud : Bonne connaissance de l'écosystème AWS, de Docker/Kubernetes et des chaînes CI/CD (Jenkins). Sécurité IA : Sensibilité affinée aux problématiques de sécurité des LLM (gestion des secrets, prompt injections). Compétences appréciées (Atouts forts) : Expérience face aux biais et limites des LLM en production (hallucinations, dérive, explosion des coûts, latence). Connaissance du monde de l'exploitation IT / Infrastructures (Day-0, Day-1, Day-2 sur environnements virtualisés et conteneurisés). 📦 Livrables attendus PoC et MVPs industrialisés (assistants contextuels, agents connectés aux chaînes ITSM/CMDB, serveurs MCP opérationnels). Composants d'automatisation intelligente (outils type Claude Code ou équivalents Codex pour l'infrastructure). Documentation technique complète (ADR, runbooks/playbooks d'exploitation). Supports et plan de transfert de compétences formalisés pour l'équipe interne.

Contexte: Au sein de la Direction Technology Engineering & Services (TE&S), vous intégrerez une équipe d'experts dédiée aux plateformes Data & IA, au cœur des enjeux de transformation numérique du Groupe. Le service adresse l'ensemble des métiers et s'appuie sur plusieurs domaines d'excellence : Cloud, API, Data & Intelligence Artificielle, Blockchain, Low Code/No Code, Smart Automation, Salesforce Factory, CMS, Agile Center et Innovation Lab. Dans ce contexte, l'équipe Data AI Platform & Architecture conçoit, déploie et fait évoluer les plateformes Data et IA stratégiques du Groupe, aussi bien en environnement Cloud que On-Premise. Votre missionEn tant qu'Architecte Data & IA, vous êtes le référent technique sur les sujets liés aux architectures Data modernes et aux plateformes d'Intelligence Artificielle. Vous accompagnez les équipes projets, participez aux orientations stratégiques du Groupe et contribuez à la construction des plateformes Data & IA de demain, dans des environnements à forte exigence de performance, de sécurité et d'industrialisation. Vos responsabilitésConcevoir les architectures Data & IA du GroupeDéfinir les architectures Data modernes : Data Lake Data Warehouse Lakehouse Data Mesh Concevoir des architectures Batch et Temps Réel Participer à la définition des architectures IA : Machine Learning MLOps LLM (Large Language Models) Agents IA Plateformes GPU Être le référent architectureAccompagner les équipes Data Engineers, Développeurs et Architectes. Challenger les choix techniques et les orientations projets. Garantir la cohérence et la pérennité des architectures. Participer aux revues d'architecture et aux arbitrages techniques. Industrialiser les plateformes Data & IADéfinir et mettre en œuvre les bonnes pratiques DevOps et DataOps. Automatiser les déploiements via les chaînes CI/CD. Renforcer les dispositifs de supervision, monitoring et observabilité. Garantir les exigences de sécurité, performance et résilience. Participer à la stratégie Data & CloudContribuer à l'évolution de la stack technologique du Groupe. Concevoir les offres de services Data & IA. Conseiller les DSI et les métiers dans leurs choix technologiques. Participer aux comités d'architecture, de gouvernance Cloud et de sécurité. Innover et partager l'expertiseRéaliser une veille technologique permanente. Évaluer les nouvelles solutions Open Source et Cloud. Animer les communautés Data, Cloud et IA. Participer aux retours d'expérience et aux initiatives d'innovation du Groupe. Environnement technologiqueCloudGoogle Cloud Platform (GCP) AWS Azure Data PlatformBigQuery Dataflow Pub/Sub Dataproc Cloud Storage Data Lake Lakehouse Data Warehouse Data EngineeringSQL avancé Python ETL / ELT Streaming Data APIs IA & MLOpsVertex AI Machine Learning LLM IA Générative Agents IA MLOps DevOps & IndustrialisationGit CI/CD Terraform Infrastructure as Code Monitoring & Observabilité

Nous recherchons un·e Directeur·trice de Projets IA. Vous interviendrez sur des environnements critiques, fortement régulés et à forts enjeux métiers, au cœur des initiatives d'intelligence artificielle et d'innovation. Vous piloterez des projets IA de bout en bout, depuis les phases de cadrage et d'idéation jusqu'à la mise en production à l'échelle, en assurant la coordination transverse entre équipes techniques, métiers et fonctions de gouvernance. Voici un aperçu détaillé de vos missions : 🎯 Piloter des programmes IA de bout en bout : cadrage, POC, industrialisation et mise en production de solutions (LLM, RAG, assistants métiers) Définir la stratégie IA & roadmap : alignement business/IT, suivi des KPI et reporting CODIR Structurer la gouvernance IA : gestion des risques, conformité (EU AI Act, DORA, NIS2), documentation réglementaire Coordonner les équipes : interface transverse Data/IA, DevOps, Risk, Compliance et métiers Conseiller & innover : benchmark des solutions IA, accompagnement du top management, diffusion de la culture IA Environnement technique : 🧑‍💻 IA & Data : LLM (OpenAI, Mistral, LLaMA…), RAG, NLP, Cloud / Infra : GCP, Kubernetes, Docker Data stack : Python, Spark, SQL/NoSQL, pipelines ETL/ELT DevOps : CI/CD, MLOps, monitoring Sécurité & conformité : ISO 27001, RGPD, EU AI Act, DORA, NIS2

Contexte du poste Dans le cadre de l'accélération de ses cas d'usage data et IA générative, notre client recherche un Chef de Projet Data/IA junior pour accompagner cette dynamique aux côtés d'une équipe expérimentée. Missions principales Participer au cadrage des projets data/IA (recueil de besoin, roadmap, jalons) Assurer le lien entre les data scientists, les équipes IT et les métiers Suivre l'avancement des projets et la qualité des livrables Contribuer à la veille sur les usages IA générative (Copilot, LLM, automatisation) Environnement de travail Plateformes data : Azure Data Factory, Databricks ou équivalent Interfaces avec équipes data science, IT et métiers

Dans le cadre du développement de son pôle Intelligence Artificielle, notre client recherche un Tech Lead Machine Learning / IA capable de garantir l'excellence technique des solutions IA développées et industrialisées. Véritable référent technique, vous définirez les standards d'architecture et de développement, piloterez les choix technologiques et accompagnerez les équipes Data Science, Data Engineering et Software dans la conception et la mise en production de solutions IA robustes, scalables et sécurisées. Vous interviendrez sur des projets innovants autour de l'IA Générative, des LLM et des architectures MLOps dans un environnement Cloud. Vos missionsArchitecture & Engineering IADéfinir les standards d'architecture Machine Learning et IA. Concevoir des architectures robustes, évolutives et sécurisées. Concevoir et valider les pipelines ML de bout en bout : Data ingestion Entraînement Validation Déploiement Monitoring Garantir la qualité technique des solutions mises en production. Industrialiser les modèles IA via les meilleures pratiques MLOps. Leadership techniqueÊtre le référent technique du pôle IA. Encadrer les équipes Data Science, Data Engineering et Software Engineering. Diffuser les bonnes pratiques de développement. Réaliser des revues de code et audits techniques. Accompagner la montée en compétence des équipes. Choix technologiquesDéfinir les standards techniques de la plateforme IA. Superviser les choix des frameworks et outils : Frameworks Machine Learning Outils MLOps Cloud Azure / Google Cloud Garantir la cohérence globale de l'écosystème technique. Gouvernance & QualitéAuditer les solutions IA sur les aspects : Performance Robustesse Scalabilité Sécurité Maintenabilité Coûts (FinOps) Définir les standards de gouvernance des modèles et des données. Assurer le suivi de la qualité des modèles en production. Contribution produitParticiper aux phases de cadrage des projets IA. Contribuer à la roadmap technologique IA. Collaborer étroitement avec : Product Owner IA Data Scientists Data Engineers Développeurs Software Innovation & VeilleAssurer une veille permanente sur les innovations autour de : IA Générative LLM RAG Agents IA MLOps Cloud Architectures Data Compétences techniques recherchéesIntelligence ArtificielleMachine Learning Deep Learning IA Générative Large Language Models (LLM) Prompt Engineering RAG (Retrieval-Augmented Generation) Évaluation de modèles Systèmes agentiques (Agents IA) DéveloppementPython (expert) Programmation orientée objet Développement logiciel MLOps / DevOpsGit Docker Kubernetes CI/CD MLflow CloudMicrosoft Azure Google Cloud Platform (GCP) InfrastructureTerraform Infrastructure as Code (IaC) ArchitectureAPI REST Microservices Architectures distribuées Architectures scalables Déploiement de modèles en production Exploitation des modèlesMonitoring des modèles IA Optimisation des performances Scalabilité Gouvernance des données Sécurité des modèles Compétences comportementalesLeadership technique reconnu. Excellentes capacités de communication. Esprit de mentoring et de transmission. Forte capacité à structurer des standards de développement. Sens de l'innovation. Esprit d'analyse et de résolution de problèmes. Capacité à prendre des décisions techniques structurantes. Orientation résultats et qualité.