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🚀 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

Le projetNous accompagnons un grand groupe dans la création d'une équipe dédiée à l'accélération de sa transformation par l'Intelligence Artificielle. Cette équipe interviendra directement auprès des métiers pour imaginer, concevoir et déployer des solutions IA à fort impact, avec une ambition claire : transformer des problématiques opérationnelles en nouvelles offres technologiques créatrices de valeur. Vous rejoindrez une équipe resserrée composée d'architectes IA, d'AI Engineers et d'experts métier, fonctionnant en cycles courts avec une forte autonomie. Votre mission Au plus près des clients internes et externes, vous serez responsable de l'identification des opportunités de transformation par l'IA et de la conception de solutions innovantes. Vous interviendrez notamment pour : Comprendre les processus métiers, les systèmes existants et les principaux irritants des clients. Identifier les opportunités d'automatisation et de création de valeur grâce à l'IA. Concevoir, avec les équipes Architecture et IA, des solutions intégrant des agents IA, des workflows intelligents et les systèmes d'information existants. Réaliser rapidement des prototypes afin de valider les usages et démontrer leur valeur. Construire les propositions de valeur et contribuer à la création de nouvelles offres technologiques. Accompagner les équipes métiers dans l'adoption des solutions développées. Collaborer quotidiennement avec les Architectes IA, AI Engineers, équipes Produit, CTO et directions métiers. Informations complémentaires📍 Région parisienne 🏠 Télétravail partiel 🚀 Démarrage : ASAP ⏳ Mission longue durée avec possibilité d'évolution vers un CDI 💼 Grand groupe confidentiel

Contexte de la mission Dans le cadre du renforcement de son équipe Data, notre client recherche un Data Engineer Senior pour contribuer à la construction et à l'évolution de sa plateforme de données. Vous interviendrez sur l'ensemble de la chaîne de valeur de la donnée : de l'ingestion des flux jusqu'à leur exploitation par les équipes Analytics, BI et IA. Vous serez garant de la qualité, de l'intégrité, de l'exactitude et de la cohérence des données afin de permettre la création d'indicateurs fiables, de tableaux de bord performants et l'alimentation de cas d'usage Data Science et IA. Votre mission consistera également à concevoir une architecture de données robuste ainsi qu'une couche sémantique unifiée facilitant la compréhension et l'exploitation des données par les utilisateurs métiers. Vos missions Data Engineering & Pipelines Concevoir, développer et maintenir des pipelines de données (ETL/ELT). Assurer la collecte, l'intégration et la transformation de données provenant de sources hétérogènes. Optimiser les performances et la fiabilité des flux de données. Garantir la qualité et la cohérence des données tout au long des traitements. Modélisation Data Analytics & IA Concevoir les modèles de données adaptés aux usages analytiques et décisionnels. Mettre en place et optimiser des architectures de type : Data Warehouse /Datamarts/Schémas en étoile Accompagner les besoins liés aux projets IA et à la valorisation des données. Couche sémantique & Business Intelligence Construire et maintenir une couche sémantique assurant des définitions métiers communes et cohérentes. Collaborer avec les équipes métiers pour structurer les indicateurs et KPIs. Participer à la valorisation de la donnée à travers des outils de datavisualisation. Industrialisation & DevOps Participer à l'automatisation des déploiements et à la mise en place des bonnes pratiques CI/CD. Contribuer à l'amélioration continue de l'écosystème Data.

Les missions sont : - Conception, mise en œuvre, test et maintenance de pipelines de données robustes pour assurer la collecte, la transformation et la disponibilité des données depuis diverses sources internes et externes vers les environnements de du projet. - Intégration fluide des flux de données entre les sources de données de l'entreprise, les systèmes applicatifs et les environnements de simulation, en garantissant la fiabilité et la traçabilité des échanges. - Participation à la mise en place d'une architecture de données modulaire et scalable, pensée pour le prototypage rapide mais avec une trajectoire claire vers l'industrialisation. - Contribution au développement de connecteurs, de microservices et d'interfaces pour alimenter dynamiquement les agents LLM, tout en facilitant la circulation des données entre les agents et les modules d'analyse. Implémentation de pratiques de DataOps solides, incluant l'orchestration des pipelines, la surveillance des flux, la gestion des erreurs et le versioning des schémas de données. Compétences souhaitées : -Expérience confirmée dans la construction et l'optimisation de pipelines de données en environnement cloud ou hybride. -Bonne compréhension de l'ingénierie des données, des formats de données hétérogènes (API, bases relationnelles, NoSQL, fichiers plats, logs…) et des outils associés. -Connaissance des architectures orientées microservices et des principes d'intégration continue / déploiement continu (CI/CD). -Maîtrise des langages de programmation pour la donnée, notamment Python et SQL ; des compétences en Bash est un plus. -Pratique des outils d'orchestration de workflows (Prefect, Airflow, …) et des solutions de messagerie asynchrone (RabbitMQ, Kafka…). -Compréhension du rôle des LLM dans une architecture de traitement distribué, et capacité à alimenter des agents LLM avec des données structurées et contextualisées. -Forte capacité d'analyse, rigueur dans la gestion de flux complexes, et sens de la fiabilité des systèmes.

Ingénieur Cloud Azure – Dev & IA | Mission Freelance | Île-de-France / Hybride Infos clés Type : Mission freelance | Niveau : Expert / Senior | Démarrage : Dès que possible | Localisation : Île-de-France Environnement de travail Poste hybride basé en Île-de-France, au sein d'une équipe technique exigeante évoluant dans un environnement full Azure. Contexte challengeant, culture de l'innovation et de l'excellence technique, avec une forte orientation IA et Cloud. Contexte de la mission Notre client recherche un Ingénieur Cloud Azure alliant une solide expertise infrastructure Azure PaaS et un vrai bagage développeur, avec de très bonnes compétences en Intelligence Artificielle. Le consultant interviendra dans un environnement full Azure pour concevoir, développer et industrialiser des solutions IA intégrées aux services Cloud, en collaboration étroite avec les équipes techniques. Ce que vous ferez • Concevoir et déployer des solutions basées sur Azure OpenAI et Copilot intégrées aux applications et services Azure • Mettre en place et opérer des pipelines Azure Machine Learning (MLOps) pour l'entraînement, le déploiement et le monitoring des modèles • Développer des composants applicatifs en Python et .NET Core pour exposer et consommer les services IA • Déployer et automatiser l'infrastructure Azure PaaS via Terraform, Bicep ou ARM (Web Apps, Function Apps, Container Apps, Azure ML Workspace...) • Construire et optimiser les pipelines CI/CD sous Azure DevOps pour les workloads applicatifs et IA • Garantir la sécurité, la gouvernance et la traçabilité des solutions via Entra ID, RBAC, Azure Policy Stack technique Azure OpenAI • Copilot Studio • Azure Machine Learning • Azure PaaS • Web Apps • Function Apps • Container Apps • Python • .NET Core • Terraform • Bicep / ARM • Azure DevOps • CI/CD • Entra ID • Key Vault • Managed Identity Le profil recherché • Très bonnes compétences en IA sur Azure : Azure OpenAI, Copilot, Azure ML — vous avez déjà mis en production des solutions IA dans un contexte Cloud • Solide bagage développeur en Python et .NET Core — vous lisez, comprenez et produisez du code • Expertise Azure PaaS et IaC : vous savez décrire et déployer des services applicatifs via Terraform, Bicep ou ARM • Autonomie totale, force de proposition, capable de travailler avec des équipes dev et des architectes • Bonne communication : vous savez expliquer des concepts IA et Cloud à des profils variés Le test en une phrase "On te parle d'intégrer Azure OpenAI dans une Web App .NET Core, de déployer le tout via Terraform et de monitorer le modèle avec Azure ML" — si tu sais exactement de quoi il s'agit, cette mission est pour toi. Profil du candidatLe profil recherché • Très bonnes compétences en IA sur Azure : Azure OpenAI, Copilot, Azure ML — vous avez déjà mis en production des solutions IA dans un contexte Cloud • Solide bagage développeur en Python et .NET Core — vous lisez, comprenez et produisez du code • Expertise Azure PaaS et IaC : vous savez décrire et déployer des services applicatifs via Terraform, Bicep ou ARM • Autonomie totale, force de proposition, capable de travailler avec des équipes dev et des architectes • Bonne communication : vous savez expliquer des concepts IA et Cloud à des profils variés Description de l'entrepriseEnvironnement de travail Poste hybride basé en Île-de-France, au sein d'une équipe technique exigeante évoluant dans un environnement full Azure. Contexte challengeant, culture de l'innovation et de l'excellence technique, avec une forte orientation IA et Cloud.

CDI • Concevoir des applications d'IA utiles, robustes et maintenables pour répondre à des besoins métiers concrets. • Transformer les prototypes et les preuves de concept en applications utilisables par les équipes métiers. • Développer des API et des services backend propres, documentés et sécurisés. • Intégrer des services d'IA, des modèles de langage naturel (LLM), des pipelines RAG, la reconnaissance optique de caractères (OCR), des modèles d'apprentissage automatique (ML), des services de données ou des algorithmes d'optimisation dans les applications métiers. • Garantir la conformité des applications avec l'architecture, la sécurité et les normes d'intégration du Groupe. • Contribuer aux tests automatisés, à l'intégration continue et au déploiement continu (CI/CD), à la documentation, aux revues de code et à l'assurance qualité du code. • Surveiller la qualité, les performances, la latence, la fiabilité et les coûts des applications. • Remettre en question les choix techniques lorsque nécessaire afin d'éviter les solutions fragiles, surdimensionnées ou dépendantes de frameworks. • Partager ses connaissances avec l'équipe et contribuer à l'amélioration des pratiques d'ingénierie. • Concevoir, développer, tester et déployer des applications d'IA/données, principalement dans un environnement Azure. • Créer des services backend et des API sécurisés, maintenables et faciles à intégrer. • Connecter les applications aux systèmes existants, aux sources de données, à l'APIM et aux mécanismes d'authentification et d'autorisation. • Intégrer les modèles de langage (LLM), les pipelines RAG, la reconnaissance optique de caractères (OCR)/le traitement de documents, les modèles d'apprentissage automatique (ML), les modèles de prévision ou les algorithmes d'optimisation aux flux de travail métier. • Concevoir des solutions techniques simples et robustes plutôt que des preuves de concept (POC) inutilement complexes. • Mettre en œuvre des journaux, une surveillance, un suivi des erreurs et un suivi des coûts pour les applications de production. • Résoudre les problèmes techniques et améliorer la fiabilité, la maintenabilité et les performances. • Collaborer avec les équipes métier pour traduire leurs besoins en solutions techniques réalistes. • Remettre en question les demandes métier ou techniques susceptibles de conduire à des systèmes fragiles, coûteux ou difficiles à maintenir. • Documenter les choix techniques et assurer le transfert de connaissances au sein de l'équipe.

Synthèse : rôle de Tech Lead IA chargé de préparer les équipes aux usages concrets de l'IA, sécuriser le RUN, industrialiser les tests, et garantir un coding robuste et scalable. En tant que Tech Lead IA, vous jouez un rôle clé : acculturer, structurer et sécuriser l'usage de l'IA dans les équipes tech. Votre objectif : transformer les pratiques pour que l'IA devienne un levier de performance, de qualité et de fiabilité. Responsabilités : - Préparation des équipes — montée en compétence, ateliers, bonnes pratiques IA, accompagnement sur les nouveaux workflows ; - Pilotage du RUN IA — supervision des modèles en production, suivi des performances, gestion des incidents IA, optimisation continue ; - Industrialisation des tests — définition des stratégies de test IA (robustesse, biais, dérive), automatisation, validation des modèles ; - Coding & architecture — revue de code, patterns IA, intégration dans les pipelines CI/CD, sécurisation des usages IA générative & prédictive ; - Support aux équipes produit — cadrage des cas d'usage, faisabilité technique, choix des modèles, guidelines d'implémentation.

Le contexteDans le cadre de la création d'un Centre de Compétences IA, nous recherchons un Architecte IA Senior capable de définir les fondations techniques et les standards d'architecture qui accompagneront le déploiement de l'IA à l'échelle d'un grand groupe. Vous interviendrez au croisement des enjeux métier, data et technologiques afin de concevoir des solutions robustes, gouvernées et réutilisables. Vos missions Définir l'architecture cible des plateformes et solutions IA. Concevoir des architectures GenAI répondant à des enjeux d'industrialisation, de scalabilité et de gouvernance. Traduire les besoins métiers en solutions IA réutilisables, en collaboration avec les équipes Produit, Data et IT. Contribuer à la définition de la roadmap IA et participer à la priorisation des cas d'usage selon leur valeur métier, leur faisabilité, la disponibilité des données et les risques associés. Accompagner les équipes techniques (architectes, AI Engineers, chefs de projet) dans les choix d'architecture et les bonnes pratiques. Définir les standards d'architecture, de sécurité et de gouvernance des solutions IA. Participer au pilotage des projets selon une approche agile, avec des cycles courts, des jalons de validation et une amélioration continue. Informations complémentaires Mission longue durée Région parisienne (2 jours de télétravail) Démarrage : ASAP Client final : grand groupe confidentiel Contrat : freelance avec possibilité de proposition de CDI

ans le cadre d'un projet stratégique autour d'une plateforme Studio IA, nous recherchons actuellement un.e Business Analyst Senior Data & IA pour intervenir chez l'un de nos clients du secteur bancaire. Vous intégrerez une Data Factory et participerez à la conception ainsi qu'au déploiement d'une plateforme dédiée aux cas d'usage Data Science et Intelligence Artificielle. Cette plateforme s'appuie notamment sur Dataiku, des outils MLOps, un socle LLM et les services nécessaires à l'industrialisation des usages Data et IA. Vous évoluerez au sein d'une squad Agile, en étroite collaboration avec les équipes métiers, Product Owner, Chef de Projet, Data Engineers, Data Scientists et Architectes. 🎯 Votre rôle En tant que Business Analyst Senior Data & IA, vous assurez l'interface entre les besoins métiers et les équipes techniques afin de concevoir une plateforme répondant aux enjeux Data et Intelligence Artificielle. Vous participez au cadrage fonctionnel, à la gestion du backlog, à la recette, à l'accompagnement des utilisateurs ainsi qu'à la sécurisation du déploiement de la solution. Vos missions📋 Cadrage et conception fonctionnelle Vous participez à la définition fonctionnelle de la plateforme Studio IA. À ce titre, vous serez amené.e à : Recueillir, analyser et challenger les besoins métiers Animer des ateliers fonctionnels avec les utilisateurs Définir les parcours utilisateurs et les fonctionnalités de la plateforme Formaliser les règles de gestion et les spécifications fonctionnelles Participer à l'intégration fonctionnelle de Dataiku, des outils MLOps et du socle LLM Veiller à la cohérence fonctionnelle de l'ensemble de la plateforme 📊 Gestion du backlog et accompagnement Agile Vous accompagnez le Product Owner dans le pilotage fonctionnel du produit. Vos principales responsabilités seront de : Rédiger les Epics, Features et User Stories Définir les critères d'acceptation Alimenter et maintenir le backlog dans Jira Participer aux rituels Agile (Sprint Planning, Refinement, Daily, Review, Rétrospective) Prioriser les besoins avec le Product Owner Collaborer quotidiennement avec les équipes Data et Développement 🧪 Recette fonctionnelle Vous garantissez la qualité des livraisons. Dans ce cadre, vous serez chargé.e de : Définir la stratégie de recette Concevoir les plans de tests et les scénarios de recette Préparer les jeux de données Formaliser les cas de tests sous Xray Exécuter les campagnes de tests fonctionnels Identifier, qualifier et suivre les anomalies Réaliser les tests de non-régression Participer à la validation des livraisons 🤝 Accompagnement des utilisateurs Vous contribuez à l'adoption de la plateforme Studio IA. Vos missions comprendront notamment : Accompagner les utilisateurs dans leurs cas d'usage Data et IA Participer à la conduite du changement Produire les guides et supports utilisateurs Animer des ateliers et formations Assurer un support fonctionnel Recueillir les retours utilisateurs et proposer des axes d'amélioration 🔐 Gouvernance et gestion des risques Vous veillez à la conformité des usages de la plateforme. À ce titre, vous serez amené.e à : Identifier les risques métier et réglementaires Participer aux travaux autour de la gouvernance des données Prendre en compte les exigences RGPD, SSI et conformité Contribuer à l'encadrement des usages d'IA générative Participer aux plans de remédiation 🧭 Environnement technique🛠 Technologies Dataiku (expertise indispensable) SQL HQL Jira Xray MLOps LLM IA Générative Machine Learning Big Data Git Documentation collaborative

Au sein du CERT (Computer Emergency Response Team) , vous serez rattaché(e) au pôle Anticipation. Le CERT est en charge de la détection, de la prévention et de la réponse aux incidents de sécurité sur le périmètre des réseaux opérateurs et des systèmes d'information. En rejoignant l'équipe Anticipation, vous intégrerez une équipe pluridisciplinaire spécialisée autour de trois activités : Cyber Threat Intelligence (CTI) – Veille et analyse des menaces cyber Vulnerability Operations Center (VOC) – Gestion et suivi des vulnérabilités Développement – Outillage et automatisation au service de la sécurité Objectifs et livrables Mission principale : Threat Hunting IA Votre mission consistera à mener une activité de Threat Hunting continu centrée sur les usages de l'Intelligence Artificielle , afin d'identifier, cartographier et sécuriser l'ensemble des déploiements IA sur notre périmètre. Objectifs et responsabilités Inventaire automatisé des usages IA Concevoir et mettre en œuvre un processus d'inventaire automatisé des usages de l'IA à travers l'ensemble du SI. Détecter les infrastructures consommant des modèles IA (API, services managés, déploiements on-premise). Identifier les cas de Shadow IA (usages non référencés ou non approuvés). Évaluation des risques liés aux modèles IA Évaluer les risques associés aux usages des modèles IA selon plusieurs axes : Exposition : surface d'attaque, accessibilité des endpoints, données exposées. Type de modèle : LLM, modèles de classification, modèles génératifs, etc. Guardrails : vérifier la présence et l'efficacité des mécanismes de protection (filtrage des entrées/sorties, limitations d'usage, politiques de sécurité). Détection et monitoring Identifier et modéliser les schémas de logs pertinents à destination du SOC pour la supervision des usages IA. Définir des règles de détection adaptées aux menaces spécifiques à l'IA (exfiltration de données, abus d'API, comportements anormaux). Tests de sécurité des modèles IA Réaliser des tests de robustesse des modèles à l'aide de l'outil Giskard (biais, hallucinations, fuites de données). Mener des campagnes de pentest orientées Prompt Injection (injection directe, injection indirecte, jailbreak) pour évaluer la résistance des modèles déployés. Sécurité Cloud et Shadow IA (Wiz) Analyser et interpréter les findings remontés par la plateforme Wiz. Configurer Wiz pour identifier et cartographier le Shadow IA sur l'ensemble du périmètre cloud de Bouygues Telecom. Proposer des remédiations et des recommandations de durcissement. Profil recherché Formation supérieure en cybersécurité, informatique ou domaine connexe. Expérience en Threat Hunting, CTI ou analyse SOC/CERT. Connaissance des architectures IA/ML et des risques associés (OWASP Top 10 for LLM). Maîtrise des outils de sécurité cloud (Wiz ou équivalent). Familiarité avec les outils de test de modèles IA (Giskard, frameworks de red teaming IA). Compétences en scripting et automatisation (Python, API REST). Capacité d'analyse, rigueur et esprit d'équipe. Compétences demandées Compétences Niveau de compétence Pentest Confirmé Threat Hunting Expert Analyste CERT Confirmé Analyste SOC Confirmé Intelligence Artificielle Expert

Intégré(e) au sein de l'équipe Plateforme et en collaboration étroite avec les Architectes, SRE, Data Engineers et Data Scientists, vous contribuerez activement au développement, à la qualification et à la mise en production d'agents IA orchestrés sous LangGraph. Vos responsabilités principales : Développer des agents autonomes complexes en Python à l'aide de LangGraph (StateGraph, multi-agents, human-in-the-loop, prebuilt tools). Connecter les agents aux composants RAG, bases de connaissances internes et API opérationnelles. Affiner les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle avancés (function calling, tool use, plan-and-execute). Mettre en place et enrichir les suites d'évaluation (eval datasets, détection de dérive et d'hallucinations) sous LangSmith. Assurer le versioning, le packaging conteneur et l'intégration CI/CD via GitLab dans le respect des standards de production.

Contexte de la missionLa mission consiste à auditer les données, les référentiels, les flux, les indicateurs et les outils décisionnels existants afin d'améliorer la qualité du pilotage et de renforcer la maîtrise de l'écosystème data. Elle vise également à clarifier la gouvernance des données, à identifier les leviers de fiabilisation et à préparer les usages pertinents de l'intelligence artificielle dans une logique pragmatique, sécurisée et alignée avec les besoins métiers. Missions principales· Réaliser un état des lieux des sources de données, référentiels, flux d'alimentation, traitements et outils BI existants. · Analyser la qualité, la cohérence, la disponibilité et la fiabilité des données utilisées pour le pilotage. · Cartographier les indicateurs clés, leurs règles de calcul, leurs usages métiers et leurs éventuelles divergences entre outils ou directions. · Identifier les irritants, risques, doublons, ruptures de chaîne et axes d'amélioration du dispositif décisionnel. · Proposer des recommandations pour renforcer la gouvernance data, les responsabilités, les processus de contrôle et les règles de gestion. · Contribuer à la définition d'une trajectoire d'amélioration BI et Data, incluant les priorités, les dépendances et les gains attendus. · Identifier les cas d'usage IA pertinents, réalistes et créateurs de valeur, en tenant compte de la maturité des données et des contraintes métiers. · Accompagner les parties prenantes dans la compréhension des constats, des impacts et des recommandations. Livrables attendus· Cartographie des données, référentiels, flux et outils décisionnels. · Diagnostic de qualité et de fiabilité des données et indicateurs. · Analyse des écarts entre besoins métiers, indicateurs disponibles et usages réels. · Recommandations de gouvernance data et de fiabilisation des processus. · Feuille de route priorisée des actions d'amélioration Data / BI. · Première qualification des cas d'usage IA pertinents et conditions de mise en œuvre. · Support de restitution synthétique à destination des parties prenantes métiers et IT.

Contexte : Nous recherchons un Data Scientist confirmé/expert pour concevoir, développer et industrialiser des cas d'usage d'IA générative à fort impact métier. La mission se déroulera principalement dans une squad dédiée pour assurer la continuité et la modularité entre les différents projets. Responsabilités : Concevoir et développer des workflows LLM avancés Collaborer avec les équipes métier et IT pour définir et mettre en oeuvre des solutions IA. Optimiser les performances des solutions : prompt engineering, fine-tuning, gestion du contexte, structuration des outputs Collaborer avec les équipes métier pour cadrer les besoins et traduire les exigences fonctionnelles en solutions techniques Contribuer à la planification détaillée et aux rituels Agile de la squad

LivrablesDéveloppement et livraison du code des fonctionnalités attendues Réalisation des tests unitaires, d'intégration et de performance Documentation technique des développements réalisés Documentation des configurations et processus Participation à la mise en œuvre des pipelines CI/CD Vos missionsConcevoir et développer les composants backend des produits IA Développer des API et services en Python Réaliser les développements, tests et revues de code Garantir la qualité et les performances des fonctionnalités livrées Participer à la construction et à l'amélioration des chaînes CI/CD Contribuer aux pratiques DevOps sur Google Cloud Platform Assurer la maintenance corrective et évolutive des composants développés Produire une documentation technique complète Participer aux cérémonies Agile Scrum dans un environnement SAFe Assurer le build et le run des solutions développées Effectuer une veille technologique autour des sujets IA Compétences techniquesImpérativesPython confirmé / expert GitHub confirmé FastAPI Développement d'API REST Français courant Anglais professionnel ImportantesGitHub Actions Kafka Google Cloud Platform (GCP) Kubernetes Docker Terraform PostgreSQL MongoDB Tests automatisés (unitaires, intégration, TDD, BDD) CI/CD Agile Scrum / SAFe

En bref : CDI - Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F - 1jour/semaine Télétravail - Fintech - Nice (centre) - 45/55K€ Je recrute un Ingénieur Backend Python – Data & IA (Graph / LLM) H/F pour une Fintech qui construit un produit à la frontière entre la Data, l'Intelligence Artificielle et l'analyse stratégique. L'ambition ? Transformer une masse de données dispersées en informations exploitables à forte valeur ajoutée. Aujourd'hui, l'équipe construit des outils capables de collecter, structurer, enrichir et analyser des données issues de multiples sources afin d'accélérer considérablement le travail des analystes. Demain ? Ces briques pourraient devenir une véritable plateforme d'intelligence économique et d'aide à la décision destinée à des acteurs de l'investissement, du conseil ou de l'innovation. Tu rêves de travailler en plein centre-ville de Nice ? Tu explores déjà les usages concrets des LLM, de l'IA agentique et de l'automatisation intelligente ? Tu aimes concevoir des architectures robustes et manipuler des volumes importants de données ? Les bases de données graphes et Python font partie de ton terrain de jeu ? Alors continue ta lecture. ET TOI DANS TOUT CA ? Tu rejoins une équipe métier d'une dizaine de personnes et interviens directement sur le cœur technologique du produit. Ton quotidien ne sera pas de développer des API CRUD à longueur de journée. Tu participes à la construction et à l'évolution de véritables pipelines de données permettant de transformer des informations brutes en insights exploitables. Concrètement, tu seras amené à : - Concevoir et développer les briques backend stratégiques de la plateforme, - Construire des pipelines de collecte de données via APIs, scraping, bases de données publiques et sources internes, - Structurer, normaliser, dédupliquer et enrichir les données collectées, - Intégrer des mécanismes d'enrichissement reposant sur les LLM et l'IA agentique, - Concevoir des modèles de données orientés analyse et exploitation métier, - Développer des traitements analytiques autour des graphes, du vector search et de la génération d'insights assistée par IA, - Garantir la qualité, la performance et la maintenabilité des traitements, - Faire évoluer l'architecture afin d'accompagner la montée en charge du produit. Les données manipulées couvrent des sujets variés tels que : - Les essais cliniques, - Les levées de fonds, - Les opérations de fusion-acquisition, - Les investissements Venture Capital, - Les données réglementaires, - Les analyses