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Dans le cadre de la réalisation d'un projet en assistance technique, nous recherchons un(e) Product Owner Solutions IA pour l'un de nos clients. Vous interviendrez sur le site client situé à proximité de la métropole lilloise (59). À ce titre, vos missions quotidiennes seront les suivantes : - Définir la vision produit, construire et prioriser le backlog, rédiger les User Stories et piloter la roadmap des produits IA de bout en bout ; - Animer les cérémonies Agile / Scrum et Kanban (Sprint Planning, Sprint Review, Rétrospective) et assurer le delivery en coordination avec les équipes Data Science, IT et métiers ; - Piloter des cas d'usage IA intégrant des notions de Machine Learning, IA Générative, LLM, RAG, Agents IA et modèles prédictifs, en lien avec les problématiques de scoring crédit et de risque ; - Assurer l'interface entre les équipes techniques (MLOps, Data Engineering) et les métiers, en vulgarisant les sujets techniques auprès des parties prenantes.

📍 Lille (2 jours de télétravail par semaine) 📅 Démarrage : ASAP ContexteDans le cadre de la construction d'une plateforme digitale internationale dédiée à la gestion du cycle de vente de prestations de services, nous recherchons un Développeur Full Stack Senior orienté IA, capable d'évoluer dans un environnement où l'Intelligence Artificielle est au cœur du processus de développement. L'objectif n'est pas uniquement de développer des fonctionnalités, mais de concevoir, piloter et fiabiliser un cycle de développement assisté par des agents IA, permettant d'accélérer la production tout en garantissant un haut niveau de qualité, de traçabilité et de maintenabilité. Vous intégrerez une équipe produit agile travaillant sur des applications critiques couvrant l'ensemble du parcours client, depuis la qualification du besoin jusqu'à la facturation des prestations. Vos missionsAu sein d'une équipe de développement expérimentée, vous serez amené à : concevoir de nouvelles fonctionnalités sur une plateforme de services à forte volumétrie ; participer aux choix d'architecture et à la conception des modèles métiers ; rédiger des spécifications fonctionnelles et techniques exploitables par les outils d'IA générative ; piloter un développement assisté par IA plutôt que produire systématiquement le code manuellement ; orchestrer et superviser les travaux réalisés par des agents IA spécialisés ; analyser de manière critique les propositions générées par l'IA et arbitrer les choix techniques ; réaliser les revues de code et garantir le respect des standards de développement ; assurer la traçabilité des décisions techniques et fonctionnelles ; participer à l'amélioration continue des processus de développement assistés par IA ; contribuer à la qualité, aux performances et à la robustesse de la plateforme. Environnement techniqueBackendNestJS TypeScript Prisma PostgreSQL FrontendSvelte Design System ArchitectureMicroservices Event Driven Kafka API REST Cloud & DevOpsGoogle Cloud Platform (GCP) Kubernetes (GKE) Datadog Git

Mission principale Le QA Lead est le garant de la qualité logicielle de la plateforme ECIS et de la maîtrise des risques associés aux évolutions du produit. ECIS est la plateforme historique avec un socle logiciel développé puis livré aux banques clientes de l'entreprise pour qu'elles en assurent l'exploitation (modèle On Premise). La base technologique des développements est principalement en Java mais aussi pour certains composants en C/C++ et COBOL. Il agit comme chef d'orchestre de la qualité logicielle de la plateforme ECIS. Il intervient sous le pilotage de la direction de programme ECIS (qualité des livraisons) et de la Direction QA (processus, méthodologies, & outillages) : · Il est le garant de la qualité des livraisons en collaboration avec les équipes Software Engineering et intervient directement au sein du processus de construction et livraison du logiciel. · Il pilote la stratégie Quality Assurance, mets en place et pilote un plan d'amélioration pragmatique selon une priorisation par les risques. Responsabilités principales Pilotage de la qualité des livraisons Garantir la qualité des livraisons de manière pragmatique avec une approche basée sur les risques et les indicateurs Assurer le pilotage des « gates » GO-NO GO sur la dimension qualité Suivre le pilotage de la bonne couverture des tests et de leur exécution. Garantir la qualité des releases avant mise en production. Assurer la bonne communication des périmètres des tests effectués avec les clients (« PV de test ») Pilotage de l'industrialisation des pratiques QA Définir et porter la stratégie Quality Assurance de la plateforme ECIS. Mesurer la maturité de la QA et son amélioration (inc. processus de tests, validation, niveau d'automatisation…) et piloter son amélioration. Mesurer les processus/pratiques de qualité et proposer des plans d'amélioration Construire et piloter la roadmap qualité avec des premiers résultats à mettre en place rapidement (« quick win »). Enrichir et suivre les dashbaord qualité : couverture de tests, anomalies projet, couverture des tests automatisés, incidents de production… Assurer la bonne couverture des tests sur l'ensemble des dimensions fonctionnelles en particulier via le des tests de bout en bout et de performance/charge Définir et piloter d'un plan d'automatisation des tests en S'appuyant sur les outils et frameworks existants (ex : Cucumber, KaNest) et utilisant l'IA là où cela le justifie Couvrant une meilleure couverture des typologies de tests et des jeux de données. Leadership et coordination transverse des activités de test ECIS Assurer la fédération des équipes Software Engineering des différents domaines autour de la qualité en lien avec la direction QA (tribu QA) Accompagner la montée en compétence des testeurs en lien avec les objectifs. Superviser les tests fonctionnels, intégration, système, régression, performance et sécurité. Gestion des risques et amélioration continue liés aux incidents client (anomalies projet & incidents de production) Identifier les risques qualité et opérationnels et piloter les plan de réduction. Conduire les analyses post-incidents. Piloter les plans d'amélioration continue.

Au sein de sa Direction de la Performance Opérationnelle (périmètre Marché des Professionnels & Entreprises), lance un programme stratégique d'acculturation et d'adoption de l'Intelligence Artificielle auprès de ses équipes de souscription. Le constat est clair : malgré la mise à disposition d'outils IA performants l'usage de l'IA par les collaborateurs et les managers reste très faible. La direction a identifié un vrai sujet de change management : il ne s'agit pas de former les équipes à un outil, mais de les accompagner dans une transformation durable orientée IA, en allant à leur rencontre, en parlant leur langue métier, et en ciblant des cas d'usage concrets et à fort impact. Le périmètre concerné représente plus de 2 000 souscripteurs répartis sur toute la France (Toulouse, Bordeaux, Angers, Alsace, Lorraine, Lille…), spécialisés en assurance IARD professionnels et entreprises — une population à pyramide d'âge élevée souvent réfractaire à l'IA, et dont l'adhésion nécessite une approche terrain, interactive et personnalisée. Périmètre & Objectifs de la mission Le consultant interviendra en appui d'une équipe interne composée de deux chefs de projet, d'un data officer et d'un sponsor direction métier, pour piloter et animer le dispositif de transformation IA. Cadrage & Stratégie - Analyser et challenger le dispositif de transformation IA en cours de construction en interne - Identifier et prioriser les cas d'usage IA les plus pertinents pour les métiers de souscription IARD (une vingtaine de cas d'usage identifiés, à rationaliser) - Proposer un plan de déploiement structuré, idéalement éprouvé dans un contexte grand compte (CAC 40 ou secteur assurance / banque apprécié) - Apporter un regard extérieur pour sortir des schémas habituels et proposer des solutions innovantes Animation & Conduite du changement - Aller à la rencontre des équipes terrain partout en France (intégration dans les réunions d'équipe existantes) - Animer des sessions de sensibilisation et d'adoption IA de manière interactive et engageante (pas de slides verticaux descendant — approche participative et terrain attendue) - Cibler et démontrer les cas d'usage IA directement liés aux réalités métiers des souscripteurs (analyse de dossiers complexes, résumé de pièces techniques, RC, dommages, tous risques chantier…) - Créer du lien avec les équipes pour favoriser l'adhésion et lever les résistances Pilotage & Recommandations - Définir le RACI du programme de transformation IA - Produire des recommandations claires sur les outils à privilégier (et justifier les choix auprès des équipes) - Assurer un reporting régulier et proactif auprès du manager de la mission Livrables attendus 1. Audit et analyse du dispositif IA existant (outils, usages, adoption) 2. Cartographie et priorisation des cas d'usage IA pour les métiers IARD 3. Plan de déploiement du programme de transformation IA 4. RACI et gouvernance du programme 5. Kit d'animation et supports d'ateliers terrain (format interactif) 6. Compte-rendus des sessions d'animation et suivi de l'adoption par équipe 7. Recommandations sur les outils IA (Secure Chat, Copilot, Mistral…) 8. Points de vigilance : sécurité, conformité, gouvernance des données 9. Reporting hebdomadaire d'avancement avec propositions proactives 10. Bilan de mission et recommandations pour la suite (budget 2027)

Objectif de la missionMission de l'équipe :La mission s'inscrit au sein d'une équipe en charge d'accélérer la transformation des activités de servicing grâce au développement de solutions d'automatisation intelligentes. L'objectif est de concevoir des outils innovants permettant d'optimiser les traitements opérationnels, d'améliorer la productivité des équipes et de préparer le déploiement progressif de solutions basées sur l'intelligence artificielle. L'intervention couvre plusieurs axes complémentaires de développement autour de Python, de l'IA agentique et du Machine Learning. 1. Développement d'outils d'automatisationL'équipe est responsable du développement d'outils bureautiques permettant d'automatiser les tâches transactionnelles à faible valeur ajoutée. Ces développements visent à simplifier les opérations quotidiennes, fiabiliser les traitements et réduire les interventions manuelles. 2. Développement d'agents d'intelligence artificielleL'équipe conçoit des solutions d'IA agentique destinées à assister les équipes opérationnelles. Les travaux portent notamment sur : Développement d'un agent d'analyse sémantique des emails clients. Développement d'un agent d'automatisation du traitement de tâches transactionnelles. 3. Développement de modèles Machine LearningL'équipe participe à la conception de modèles de Machine Learning afin de préparer le déploiement d'un agent de servicing intelligent. Les développements ont pour objectif de : Permettre dans un premier temps l'exposition du processus de traitement des demandes. Préparer dans un second temps l'automatisation partielle de ces traitements. Prestations demandées La mission interviendra principalement sur les activités suivantes : Développer des outils Python d'automatisation de tâches transactionnelles. Concevoir et développer des agents d'intelligence artificielle dédiés à l'analyse et à l'automatisation des processus. Développer un agent d'analyse sémantique des emails clients. Développer un agent d'automatisation de traitements transactionnels. Construire un modèle de Machine Learning en vue du déploiement d'un agent de servicing. Participer aux travaux d'analyse, de conception, de développement et d'amélioration des solutions mises en œuvre.

🏭 Secteurs stratégiques : Banque d'investissement 🗓 Démarrage : ASAP PAS DE FULL REMOTE NI SOUS TRAITANCE MERCI 💡 Contexte /Objectifs : 💡Objectif global : Ingénierie d'étude et développement .NET 💡Description détaillée Le contexte de la mission : La mission consiste à intervenir sur différents outils mis à disposition de l'advisory, à savoir : outils d'administration de notre base de données financière, outils d'analyse dédiés aux corporates, et outils de publications de la recherche documentaire de nos analystes financiers. Les softs sont développés en .NET 4 avec les framework WPF et WCF. Les addins Office sont développés en .NET et VBA Au sein d'une équipe composée de 4 ingénieurs d'études et de développement, autonomes et capables d'intervenir sur tous les modules de l'application et d'un chef de projet qui coordonne les besoins des MOA métiers et organise la répartition des tâches, la mission principale sera d'analyser les besoins des maîtrises d'ouvrage, de préconiser des solutions techniques adaptées tout ceci sous le pilotage du responsable de projet, 💡Mission Principale : Ingénierie d'étude et développement .NET. 💡Responsabilités principales : Ingénierie d'étude et développement .NET la mission consiste à: • analyse les besoins des maîtrises d'ouvrage, préconiser des solutions techniques adaptées, sous le pilotage du responsable de projet, • réalisation des nouvelles applications à destination du corporate equity. • réalisation des nouveaux modules. • assurément de la maintenance et l'évolution des modules existants, tant d'un point de vue fonctionnel que technique, • assurément du support technique de l'application, dans un cadre occasionnel et bien défini

Contexte de la mission Au sein de l'international Digital Factory, nous amorçons une transformation profonde de nos processus de delivery pour passer d'un modèle traditionnel à une "Agentic Factory". L'objectif est d'intégrer massivement l'IA agentique au cœur du cycle de vie de nos applications pour atteindre trois objectifs industriels : une documentation technique nativement auto-mise à jour, une couverture de tests automatisés proche de 100%, et un saut historique en matière de productivité et de qualité logicielle. Le premier jalon critique de cette transformation sera l'application immédiate de ces méthodes sur un cas concret et urgent : la reprise en main, la cartographie et la rétro-documentation flash d'une application stratégique complexe en phase de transition RH. Nous recherchons un Architecte IA Senior / Ingénieur IA capable de concevoir cette vision cible tout en délivrant des résultats opérationnels dès ses premiers jours. Missions principales 1. Phase 1 : Sauvetage Tactique et Reverse-Engineering (Urgence Immédiate) Déployer et configurer des environnements d'IA agentique pour le code (type Cursor Enterprise, Claude Code, ou équivalents sécurisés) pour indexer 100% des repositories d'une application stratégique en transition. Automatiser la création de cartographies de dépendances, de schémas d'architecture dynamiques (Mermaid/UML) et de fiches de sûreté technique. Mettre en place un pipeline d'ingestion (LLM/RAG) pour traiter, structurer et rendre interrogeables les sessions de transfert de compétences (transcriptions vidéo, wikis, tickets). 2. Phase 2 : Initialisation de l'Agentic Factory (Moyen Terme) Zéro Dette de Documentation : Concevoir et implémenter les workflows IA permettant de générer et de mettre à jour la documentation technique de manière totalement autonome à chaque commit/pull-request. Qualité Totale (Objectif 100% Tests) : Déployer des agents IA spécialisés dans la génération autonome de plans de tests, de tests unitaires et de bout en bout pour couvrir l'intégralité du patrimoine applicatif. Accélération des Devs : Accompagner et outiller nos hubs de développement (Inde, Mexique) dans l'adoption des agents de codage pour maximiser la vélocité et élever les standards de qualité du code. 3. Phase 3 : Gouvernance et Architecture Cible Définir la stack technologique de la future plateforme d'ingénierie assistée par IA de la Digital Factory. Évaluer, maquetter et arbitrer la solution industrielle cible en fonction de nos assets d'entreprise et des contraintes de sécurité (Scénarios : Databricks, Dataiku, LLM souverains ou outils managés Cloud).

La mission consiste à intervenir en tant que SDD Coach dans le cadre d'un programme AI for IT pour un acteur du secteur bancaire. Le consultant aura pour rôle de garantir la cohérence globale de la démarche Spec-Driven Development et d'accompagner les équipes IT dans l'adoption du développement augmenté par l'IA. Il interviendra notamment sur l'usage de GitHub Copilot, des chatbots LLM, des prompts, skills, agents, workflows agentiques et serveurs MCP. La mission vise à structurer l'usage de l'IA sur l'ensemble du cycle de vie logiciel, en priorité sur les phases de design, développement et tests, avec une approche dans laquelle la spécification devient la source de vérité entre les équipes et les outils IA. Le consultant devra coacher les équipes pilotes, promouvoir les bonnes pratiques SDD, contribuer aux AI Delivery Playbooks, formaliser des recettes, templates et supports de formation, tout en renforçant les pratiques de software craftsmanship.

Data & IA/DevOps Engineer Junior Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD, Terraform, Ansible, Python, Linux, Cloud Azure/AWS, Prometheus/Grafana, Data/IA. 01/09/2026 3 ans de mission Paris ( 2 jours par semaine) Kubernetes, Docker, GitLab CI/CD, Terraform, Ansible, Python, Linux, Cloud Azure/AWS, Prometheus/Grafana, Data/IA. La mission consiste à intervenir en tant que Data & IA/DevOps Engineer au sein d'une équipe dédiée au développement et à l'industrialisation de solutions Data et Intelligence Artificielle. Le consultant participe à la conception, la mise en œuvre et l'exploitation d'infrastructures automatisées, tout en contribuant à l'amélioration continue des processus de déploiement et d'exploitation. Il prend en charge l'automatisation des infrastructures et des déploiements à travers des approches Infrastructure as Code, participe à la définition des architectures techniques, met en œuvre et maintient les environnements de développement, de test et de production, et contribue à la standardisation des plateformes techniques. Le consultant intervient sur la conception et l'amélioration des chaînes CI/CD, l'administration d'environnements conteneurisés, l'orchestration de services, ainsi que l'automatisation des processus de build, de test et de déploiement. Il contribue également au développement de scripts et d'outils techniques permettant d'industrialiser les traitements et services liés à la donnée et à l'intelligence artificielle. Il participe à la mise en œuvre des solutions de supervision, de monitoring, de logging et d'alerting, assure l'analyse et la résolution des incidents techniques et contribue à l'amélioration de la disponibilité, de la performance et de la résilience des plateformes. Le consultant accompagne également la gestion des configurations, l'intégration de services et d'API, l'automatisation des flux techniques et le déploiement de pipelines de données. Il veille au respect des bonnes pratiques de sécurité, à la gestion des accès et des secrets, ainsi qu'à la conformité des infrastructures et environnements exploités. Enfin, il assure la production et la mise à jour de la documentation technique, participe aux cérémonies Agile et collabore étroitement avec les équipes de développement, d'ingénierie Data, de Data Science et les équipes produit afin de garantir la qualité, la maintenabilité et l'industrialisation des solutions mises en œuvre.

Le poste consiste à intervenir sur un projet stratégique de transformation des infrastructures visant à migrer un environnement existant vers une approche Infrastructure as Code (IaC), enrichie par des technologies d'intelligence artificielle. Le consultant sera chargé de concevoir et de développer des modèles d'IA capables d'analyser les configurations d'infrastructure, de générer automatiquement du code IaC, de contribuer à l'industrialisation des déploiements via des pipelines CI/CD et de mettre en place des mécanismes de validation continue, de détection de dérive (drift detection) et d'optimisation des ressources. En collaboration avec les équipes Infrastructure, Cloud, DevOps et Sécurité, il participera à l'amélioration continue des modèles de machine learning, à leur mise en production et au transfert de compétences, tout en garantissant la qualité, la fiabilité et la conformité des solutions déployées.

L'AI design engineer occupe une position charnière entre le design et le développement, appliquée ici spécifiquement au design system. À la différence d'un profil front-end classique, il porte un regard de designer sur ce qu'il automatise : son rôle n'est pas de concevoir ou de développer les composants lui-même — cela reste le travail des designers et développeurs de l'équipe — mais de construire les outils et les fondations qui leur permettent, à eux comme à l'IA, d'aller plus vite sans perdre en qualité ni en cohérence d'usage. Sa spécificité : il connaît finement les capacités et les limites des outils d'IA générative, et structure le design system pour qu'il devienne "IA-ready" — c'est-à-dire pour que l'IA puisse produire, de manière fiable et nativement conforme, des spécifications, des tokens et des composants codés, sans contrôle humain systématique. Il ne se contente pas d'utiliser l'IA pour aller plus vite : il conçoit les fondations (identité visuelle, règles de conception, accessibilité, conventions d'écriture) qui permettent à l'IA de produire juste du premier coup. Missions principales Structuration du design system pour l'IA • Transmettre à l'IA l'ADN du design system (identité visuelle, règles de conception, accessibilité, conventions d'écriture) sous une forme exploitable par les outils génératifs. • Évaluer les capacités et les limites des outils d'IA (design-to-code, génération de tokens et de composants) et remonter ces constats pour éclairer les arbitrages. • Mettre en œuvre les spécifications, tokens et conventions garantissant une production IA nativement conforme au design system, sans contrôle humain systématique. • Implémenter les évolutions des fondations du design system décidées avec le lead, au fur et à mesure de la montée en maturité des outils IA. Rédaction et documentation automatisées • Standardiser le format des briefs de composants (spécifications fonctionnelles, tokens, critères d'accessibilité) pour le rendre exploitable aussi bien par les développeurs que par l'IA. • Utiliser l'IA pour accélérer la rédaction des briefs, tout en garantissant leur clarté et leur exploitabilité sans besoin de clarification en aval. • Fiabiliser la qualité des briefs générés ou assistés par l'IA en les confrontant systématiquement à l'usage réel des composants. • Maintenir une documentation du design system tenue à jour de façon continue, générée ou assistée par l'IA, alignée avec l'état réel des composants livrés. Test et validation • Tester les composants et livrables produits par l'IA du point de vue technique (fonctionnel, non-régression, performance) et du point de vue de l'usage (ergonomie, accessibilité, cohérence visuelle). • Identifier les écarts entre l'intention design du système et le comportement réel des productions IA une fois intégrées dans les produits. • Recueillir les retours des designers, développeurs et équipes produit sur la fiabilité des outils et automatisations mis en place, et arbitrer les évolutions à y apporter. • Assurer une veille sur les usages détournés ou non prévus des composants générés, source d'incohérences à corriger.

Contexte : Dans le cadre de la transformation des outils de Data Visualisation et d'Analytics vers des solutions d'IA Générative, le client recherche un Ingénieur IA Générative & IA Agentique. La mission consiste à concevoir, développer et industrialiser des agents intelligents basés sur des LLM, afin d'automatiser des processus métiers, d'orchestrer les interactions entre applications et de faciliter l'accès aux données de l'entreprise dans un environnement bancaire. Missions principales : · Concevoir et développer des solutions d'IA générative et d'IA agentique. · Développer des agents intelligents basés sur des LLM. · Concevoir et mettre en œuvre des architectures RAG (Retrieval-Augmented Generation). · Déployer et intégrer des serveurs MCP (Model Context Protocol). · Connecter les agents IA aux outils métiers et aux actifs Data de l'entreprise. · Développer des intégrations via API REST, OpenAPI et Webhooks. · Industrialiser les solutions IA en environnement AWS. · Mettre en œuvre les mécanismes de Function Calling et Tool Calling. · Exploiter les bases vectorielles pour la recherche sémantique. · Participer au suivi des performances, de l'observabilité et des coûts des LLM. · Collaborer avec les équipes Data, Analytics et métiers. · Participer aux bonnes pratiques de développement et au versioning.

Contexte : Dans le cadre de sa transformation technologique autour de l'intelligence artificielle générative, une organisation européenne du secteur des médias souhaite mettre en place une plateforme de développement Agentic AI destinée à l'ensemble de ses équipes de développement. L'objectif est de concevoir une plateforme commune permettant d'industrialiser l'utilisation des outils d'IA générative, de standardiser les méthodes de développement et de fournir des services réutilisables autour des agents IA, des LLM et des pipelines de développement. Missions : Concevoir, développer et faire évoluer une plateforme dédiée au développement assisté par l'IA. Définir les standards techniques et les principes d'intégration de la plateforme. Intégrer des outils d'IA générative dans les environnements de développement. Développer des services d'orchestration d'agents IA et de modèles de langage. Mettre en place les workflows DevOps, CI/CD et les pipelines de déploiement. Concevoir les mécanismes de gestion des connaissances et du contexte (API, bases documentaires, taxonomies...). Développer les outils de suivi de la qualité des modèles IA, des coûts et des performances. Garantir la sécurité, la supervision et la traçabilité des solutions mises en œuvre. Rédiger la documentation technique et animer des ateliers auprès des équipes de développement. Accompagner les équipes dans l'adoption des bonnes pratiques autour de l'IA générative. Compétences techniques : Indispensables : Intelligence Artificielle Générative (GenAI) LLM Agentic AI Orchestration d'agents CI/CD DevOps GitHub API Déploiement et gestion d'environnements Monitoring Observabilité Sécurité applicative Documentation technique Ateliers techniques Connaissances appréciées : Claude Code GitHub Copilot Codex RAG (Retrieval-Augmented Generation) FinOps Bases de connaissances Taxonomies et ontologies Pipelines IA Conformité RGPD AI Act européen Profil recherché : Solide expérience en architecture de plateformes de développement. Expertise en intelligence artificielle générative et outils de développement assistés par l'IA. Maîtrise des environnements DevOps, CI/CD et des pratiques d'industrialisation logicielle. Bonne connaissance des enjeux de sécurité, de gouvernance et de conformité liés aux systèmes d'IA. Capacité à accompagner les équipes techniques, à définir des standards et à diffuser les bonnes pratiques. Excellentes qualités de communication, de collaboration et de documentation technique.

Site : Nanterre Secteur : grand acteur de l'énergie Mission longue Démarrage : 14/09/2026 Rôle Concevoir et industrialiser les agents IA du produit OPDN Missions Développement d'agents IA Mise en œuvre de RAG Prompt engineering Intégration avec les SI Industrialisation sur GCP Administation des accès et licences Supervision des services numériques Identifier et qualifier de nouveaux cas d'usage IA à forte valeur métier Compétences clés Prompt Engineering Gemini Enterprise Platform IA générative IA agentique RAG Python GCP

Notre client, acteur majeur du retail, recherche son futur Data Scientist (H/F) à Paris, pour développer les modèles d'IA exploitant ses données consolidées dans Microsoft Fabric au service de la performance de son réseau d'agence Vos missions : * Intégré à l'équipe data, vous contribuez à la mise en place et à l'industrialisation des flux de données dans un environnement Microsoft Dynamics 365 et Microsoft Fabric. * Intégrer les données Dynamics 365 (Sales, Finance, Supply Chain) via Dataverse * Concevoir les pipelines dans Microsoft Fabric (Data Factory, Dataflows Gen2) * Construire et maintenir le Lakehouse OneLake et les modèles analytiques Structurer la donnée pour Power BI et les cas d'usage IA * Garantir la qualité, la gouvernance et la fiabilité des données * Optimiser les performances et les coûts Les compétences techniques : * Microsoft Fabric (OneLake, Data Engineering, Data Factory) * Services Azure Data * SQL avancé * Python (PySpark, notebooks Fabric) * Dynamics 365 / Dataverse * Power BI

Notre client, acteur majeur du retail, recherche son futur Data Scientist (H/F) à Paris, pour développer les modèles d'IA exploitant ses données consolidées dans Microsoft Fabric au service de la performance de son réseau d'agence Vos missions : * Intégré à l'équipe data, vous développez des modèles au service de la performance commerciale et logistique, en lien étroit avec le Data Engineer. * Construire des modèles prédictifs : prévision des ventes, optimisation des stocks, recommandation produits * Exploiter les notebooks Fabric (Python, Spark) pour l'entraînement et le test * Passer des POC à l'industrialisation des modèles dans l'écosystème Microsoft * Collaborer avec le Data Engineer pour la mise en production * Tester, suivre et améliorer la performance des modèles (précision, ROI) * Documenter et fiabiliser les modèles déployés Les compétences techniques : * Python (pandas, scikit-learn, PySpark) * Microsoft Fabric (Data Science) * Machine learning * Forecasting * Azure ML * SQL