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Contexte de la mission Ce profil senior jouera un rôle stratégique et opérationnel en tant que pont entre l’ Intelligence Artificielle (IA) Fet et les Directions métiers , afin d’assurer une coordination efficace avec les Services Support concernés. Détection et Cadrage Accélérer l’identification des besoins métiers et repérer les opportunités de projets IA à forte valeur ajoutée, en vue de les relayer à l’ IA Factory . Acculturation Sensibiliser et former les Chefs de Projet (CP) et Product Owners (PO) des directions opérationnelles aux enjeux et aux capacités de l’IA. Accompagnement Opérationnel Soutenir et sécuriser le développement ainsi que le déploiement des solutions IA au sein des équipes concernées. Levée de Freins Identifier les obstacles à l’appropriation des outils IA par les utilisateurs finaux et proposer des plans d’action correctifs adaptés. Synergies et Collaboration Favoriser le développement de synergies efficaces entre l’ IA Factory et les directions opérationnelles afin de maximiser la performance collective. Production de Documents Rédiger des études d’opportunités, élaborer des schémas fonctionnels, concevoir des solutions technologiques, rédiger des cahiers des charges, et préparer des comptes rendus synthétiques.

Contexte de la mission Dans le cadre de la modernisation d’un socle Data & IA et de la mise en place d’un modèle de décentralisation gouvernée, le Chef de Programme Data & IA intervient en tant que référent transverse sur la plateforme Data & IA. Il est garant de la cohérence entre les enjeux de modernisation technique, d’adoption métier et de gouvernance de la donnée, dans un environnement Data Platform à forte ambition IA. Missions principales 1. Pilotage du programme Data & IA Définir et piloter la roadmap du socle Data & IA Prioriser les initiatives métiers et techniques Participer aux arbitrages d’investissements et au séquencement des chantiers Assurer la cohérence avec le modèle de décentralisation et la stratégie IA 2. Rôle de Product Owner plateforme Recueillir et prioriser les besoins des utilisateurs (métiers, équipes Data & IA, etc.) Piloter le backlog de la plateforme Structurer les releases et le capacity planning Suivre les KPIs de performance (qualité, adoption, stabilité, time-to-market) 3. Chantiers structurants Migration vers une architecture Data Lakehouse (type Databricks / Unity Catalog) Mise en place de la Data Quality industrialisée Déploiement de la Data Observability end-to-end Modernisation de l’offre de service de la plateforme Data 4. Coordination Data & IA Assurer l’interopérabilité entre Data, ML et IA générative Structurer la collaboration entre équipes DataOps et MLOps Préparer la plateforme aux usages IA avancés (exposition Data Products, APIs, etc.) 5. Animation et structuration Clarifier les rôles et responsabilités (RACI) Améliorer les pratiques agiles et les rituels de pilotage Accompagner la montée en maturité des équipes

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ Freelance / Portage salarial – 2 à 3 jours de télétravail / semaine - Toulouse - Au moins 6 ans d’expérience Envie de piloter l’impact réel de l’IA dans les organisations IT ? CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e PMO spécialisé.e en pilotage de projet IA pour maximiser l’impact de l’IA sur le cycle de développement logiciel. Le poste est basé à Toulouse Vous rejoignez un programme stratégique autour de l’IA générative, avec un enjeu clé : objectiver la valeur créée par l’IA dans les équipes IT . Votre rôle sera central pour mesurer, structurer et piloter la performance des initiatives IA, en apportant une vision claire du ROI et des impacts opérationnels . Vous interviendrez à la croisée de la data, des usages IT et des enjeux financiers . Voici un aperçu détaillé de vos missions : Définition et mesure des KPIs Identifier et formaliser les indicateurs clés pour mesurer l’impact de l’IA Suivre des axes tels que : productivité, qualité du code, vélocité, time-to-market Construire des référentiels de mesure fiables et exploitables Analyse de données quantitatives Collecter et exploiter des données issues de différents outils (CI/CD, Jira, Confluence, plateformes IA…) Croiser les sources pour identifier des corrélations et tendances Définir des baselines et mesurer les écarts de performance Analyse coûts / bénéfices – approche FinOps for AI Modéliser les coûts liés à l’usage de l’IA (tokens, licences, consommation cloud) Mettre en perspective ces coûts avec les gains opérationnels Construire des analyses de rentabilité claires et exploitables Restitution et aide à la décision Produire des supports de restitution orientés décision Présenter les résultats au top management de la DSI Formuler des recommandations pour optimiser les investissements IA Compétences nécessaires : Excellente capacité d’analyse quantitative et manipulation de données Bonne connaissance des environnements de développement logiciel (Jira, Confluence, Git, CI/CD…) Compréhension des modèles économiques Cloud et IA (approche FinOps , coût au token…) Capacité à modéliser des analyses ROI et business case Maîtrise d’outils de data visualisation (Power BI, Tableau) appréciée

Le bénéficiaire souhaite une prestation d’accompagnement dans l’objectif de concevoir et déployer une plateforme backend de chatbot intelligente et sécurisée pour accompagner les collaborateurs dans leurs activités quotidiennes. Le service doit offrir une expérience conversationnelle fluide, multilingue, conforme aux exigences RGAA et sécurité du groupe, tout en permettant l’intégration de solutions métiers (assistants, fichiers, prompts, contextes, KPIs). La solution vise à centraliser et personnaliser l'assistance digitale, accessible à l'ensemble des entités, via une orchestration flexible et évolutive des fonctionnalités. Contexte : Au sein d’un grand acteur de la finance, vous participez à la mise en place d’un ChatGPT interne. En tant que développeur Python senior, vous concevez et opérez une plateforme de micro-services hautement disponibles, centrée sur un routeur d’appels vers différents endpoints (dont des LLM), des services de traitement de prompts/documents et une gestion fine des timeouts et fallbacks. Les briques IA avancées (RAG, recherche documentaire, modèles) sont prises en charge par les IA Engineers et le Tech Lead IA. Les missions principales : - Conception, développement et maintien des micro-services Python (FastAPI) robustes pour un routeur d’appels vers différents endpoints (LLM, services internes/externes, cache), la gestion des stratégies de fallback (changement de provider, cache, réponses dégradées), le traitement de prompts/documents (parsing, transformation, contrôle qualité). - Mise en place des APIs fiables et documentées (OpenAPI), avec gestion fine des erreurs et des timeouts, le respect d’un budget de temps à travers les micro-services, les mécanismes de retry et dégradation progressive. - Conception d'une architecture orientée événements autour de Redis Streams (ou équivalent) pour les flux asynchrones entre services (sans gérer directement la recherche documentaire). - Suivi d'une haute dispo, scalabilité et observabilité avin un scaling horizontal, une supervision (logs, métriques, traces), une gestion des incidents et amélioration continue de la résilience. - Contribution à l’industrialisation : CI/CD, tests automatisés (unitaires, intégration, contract testing, tests de charge/résilience), revues de code et bonnes pratiques. 7+ ans d’expérience en Python, dont une part significative en micro-services, haute dispo et APIs en production. Maîtrise de FastAPI, uvicorn et d’un système de streaming/messaging (Redis Streams ou équivalent). Solide expérience en conception d’API REST : erreurs, timeouts, versioning, observabilité (logs, metrics, traces), sécurité (auth, autorisation, rate-limiting). Expérience en systèmes distribués : scalabilité, résilience, gestion de la charge, stratégies de fallback. À l’aise avec le traitement de gros volumes de documents (PDF, Office, données structurées). Compréhension opérationnelle des LLM et du RAG pour intégrer les briques IA fournies par l’équipe dédiée. Culture DevOps (containers, CI/CD, monitoring) et exigence forte sur la fiabilité, la traçabilité et la conformité en environnement financier.

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 un peu spécial... L’objectif : prendre une masse d’informations disparates, la structurer intelligemment et permettre leur exploitation de manière fluide. Simple me diras-tu ? Tu rêves de travailler en plein centre-ville de Nice ? Tu cherches avec délectation les possibilités qu'offre l'IA (LLM, IA agentique, OpenAI, ...) ? Tu souhaites évoluer au sein d'une petite équipe ? Tu as une vision globale sur une application : architecture, performance, algo ? Très à l'aise avec les Bases de Données Graphes, Python n'a plus de secret pour toi ?! ET TOI DANS TOUT CA ? Tu interviens directement sur le cœur du système, parmi une équipe de 5 personnes. Ton quotidien ne sera pas de “brancher des endpoints”, mais plutôt de : - Concevoir des briques backend solides - Structurer des flux de données parfois complexes - Organiser et faire évoluer les modèles de données - Mettre en place des traitements automatisés - Intégrer des logiques d’enrichissement via l’IA - Faire évoluer la plateforme pour qu’elle tienne la montée en charge Tu touches à la fois à la technique pure… et à la logique métier Pas mal non ?!

Nous recherchons un Data Analyst pour accompagner un projet stratégique de transformation digitale autour d’une plateforme basée sur un agent IA (LLM). 🎯 Objectif : permettre aux métiers d’interroger les données en langage naturel via des requêtes SQL automatisées. 🚀 Missions Alignement entre besoins métiers & solution data Contribution aux user stories & backlog (Agile) Modélisation et validation des données & couche sémantique Participation aux tests, QA & data quality Coordination avec PO, équipes data et fournisseurs de données

Vous intégrez l'équipe Modern Workplace de NSI en tant que Consultant·e Gestion Documentaire, avec une forte composante autour de Microsoft 365 Copilot et de l'IA appliquée. Vos missions se déploient sur deux axes complémentaires : Conseil & implémentation en gestion documentaire Analyser les besoins des clients en matière d'organisation, de structuration et d'accès à l'information Concevoir et déployer des architectures documentaires sur SharePoint Online, OneDrive et Microsoft Teams Mettre en œuvre les bonnes pratiques de gouvernance : taxonomies, droits d'accès Intégrer les flux documentaires dans les processus métiers via Power Automate Accompagner les équipes IT et métiers dans l'adoption des nouvelles pratiques 2. Accompagnement à l'adoption de Microsoft 365 Copilot Animer des webinaires de sensibilisation « Copilot Foundations » pour l'ensemble des collaborateurs Concevoir et dispenser des formations Copilot adaptées aux profils (utilisateurs standard, Super Users, managers) Former à l'art du prompting : structuration, cas d'usage métier, bonnes pratiques et limites de l'IA générative Accompagner les Super Users dans l'identification et la formalisation de cas d'usage avancés Animer des sessions de suivi post-formation (one-to-many) pour ancrer les usages dans le quotidien Sensibiliser aux enjeux d'IA responsable : confidentialité, RGPD, sécurité des données, gouvernance Produire des supports pédagogiques clairs : guides de prompting, fiches cas d'usage, tutoriels

ACCROCHE SI TU TROUVES QUE JARVIS MANQUE DE PERSONNALISATION, CETTE ANNONCE EST FAITE POUR TOI ... CE QUE TU RECHERCHES : Évoluer au sein d’une équipe passionnée par l’intelligence artificielle Concevoir des solutions innovantes et intelligentes Repousser les limites de l'automatisation et du machine learning Donner un nouveau souffle à ta carrière Alors nous avons la mission idéale pour toi. Au sein d’un acteur majeur du secteur Protection Sociale, tu participeras à la conception et la mise en oeuvre des améliorations à apporter au portail IA du client afin de répondre aux besoins de ses utlilisateurs.A ce titre tu seras chargé, en lien avec le chef de projet et l'architecte IA, de mettre en oeuvre les pistes d'améliorations et de les documenter afin de permettre ensuite leur maintenance par les développeurs de l'équipe.Tu seras amené à proposer des pistes techniques ou fonctionnelles d'améliorations, ou a les mettre en oeuvre, suite à des dysfonctionnements ou des manques remontés par les utilisateurs.Tu seras aussi en charge, en lien avec le chef de projet, de versionner la prise en compte des modifications et de veiller au bon déploiement et à la bonne recevabilité par les utilisateurs du portail IA.Cette prestation pourra impliquer de collaborer avec d'autres compétences d’experts techniques ou fonctionnels, en dehors de l'équipe, en fonction des thématiques traitées Données, tu analyseras Modèles d’IA, tu entraîneras Algorithmes performants, tu développeras Les biais et les dérives, tu limiteras Les meilleures pratiques en IA, tu appliqueras Les performances, tu optimiseras Ton expertise, tu partageras Aux évolutions technologiques, tu contribueras QUI TU ES : Diplômé(e) de la formation qui va bien Surdoué(e) ou doté(e) d’une expérience de 10ans minimum Expert(e) en Microsoft AZURE AI Habile avec les outils SFEIR RAISE (RAG/GenAI), Visual Studio Code avec Github COPILOT, MS OFFICE Copilot, Python, Langchain, Docker + Kubernetes, LiteLLM + LLM AI Foundry, React, Typescript, TanStack, Microsoft AZURE AI Foundry, LangGraph, RAGAS, LangFuse, FastAPI + Celery/Redis, Serveurs MCP, Pipelines CI/CD (GitHub/Azure DevOps), Docker + Terraform, Microsoft AZURE API Management, Microsoft AZURE AI Foundry AU-DELÀ DES COMPÉTENCES TECHNIQUES, TU ES / AS : Dynamique : tu n’aimes pas rester les deux pieds dans le même sabot Autonome : un guide du Routard te suffira Esprit de synthèse : tu sais aller à l’essentiel Capacité d’adaptation : tu es un vrai caméléon Sens de la communication : les mots n’ont pas de secret pour toi Force de proposition : tu es l’Aladdin de l’informatique Esprit d’équipe : un pour tous et tous pour un !

Le consultant rejoindra une équipe produit / delivery déjà en place afin d’accompagner un chantier de transformation technique à fort enjeu. L’objectif principal est d’accélérer la réécriture et la modernisation d’un patrimoine applicatif important, en s’appuyant sur des approches de développement nouvelle génération : pilotage d’outils IA, structuration de prompts, automatisation de la production de code, génération de tests et mise en place de workflows agents. La mission ne consiste donc pas uniquement à développer “de manière classique”, mais à intervenir comme un accélérateur de productivité et de qualité sur l’ensemble du cycle de développement. Missions principales Le consultant interviendra notamment sur les sujets suivants : Accélération de la modernisation d’applications front-end Angular Contribution à la migration d’écrans legacy vers une stack Angular plus récente Participation à la transformation progressive de composants techniques et logiques métiers existants Accompagnement de l’équipe dans l’adoption de pratiques de développement assistées par IA Utilisation d’outils IA pour générer, corriger, améliorer et documenter le code Structuration de prompts et de contextes complexes pour fiabiliser les sorties générées Mise en place de mécanismes d’automatisation de la qualité Génération et industrialisation des tests unitaires, d’intégration et end-to-end Contribution à l’automatisation de revues de code, de remédiation de dette technique et de correction de bugs Participation à l’évolution des pipelines CI/CD intégrant des contrôles et validations automatisés Livrables attendus Composants front-end modernisés et documentés Production de code optimisé, modulaire et maintenable avec assistance IA Dispositif de tests automatisés sécurisant la transformation applicative Bibliothèque de prompts, méthodes et agents réutilisables par l’équipe Contribution à une chaîne CI/CD enrichie par des mécanismes de contrôle automatisés Documentation des pratiques et transfert de compétence vers les équipes internes Environnement technique Compétences attendues : .NET / .NET Core : confirmé Angular : confirmé Développement assisté par IA / vibe coding : confirmé Bonne maîtrise des problématiques de refonte legacy Pratique des tests unitaires, d’intégration et E2E Bonne compréhension des principes de qualité logicielle, maintenabilité et craftsmanship Connaissance des outils de génération / assistance au code de dernière génération Expérience appréciée sur les environnements CI/CD et automatisation de la qualité

Responsabilités principales 1. Cadrage et qualification des cas d’usage Animer les ateliers de cadrage avec les métiers Évaluer la faisabilité fonctionnelle et l’effort de delivery Définir les critères de succès (valeur, adoption, qualité, risques) Intégrer les exigences liées aux données, à la traçabilité et aux contrôles 2. Pilotage du delivery & coordination multi-acteurs Construire et piloter le plan de delivery (jalons, sprints, capacité, risques) Orchestrer l’ensemble des parties prenantes (métiers, IT, data, IA) Garantir la qualité des livrables fonctionnels (backlog, spécifications, comptes-rendus de décisions) 3. Recette & décision go/no-go Préparer et animer les revues de jalons Organiser la recette fonctionnelle (UAT) et définir les critères d’acceptation Coordonner les validations finales avec les parties prenantes 4. Adoption, déploiement & mesure de la valeur Définir et piloter le plan de déploiement (pilote, généralisation, support) Contribuer à la formation, communication et support avec le Performance Lab Mettre en place et suivre les KPI d’usage (adoption, fréquence, satisfaction) Mesurer la valeur générée (gains de temps, qualité, réduction des risques) Piloter l’amélioration continue via des boucles de feedback 5. Qualité & fiabilité Définir les règles de qualité fonctionnelle des solutions IA Mettre en place des contrôles et un suivi des écarts 6. Industrialisation & réutilisation Capitaliser sur les retours d’expérience (REX) Standardiser les bonnes pratiques (copilots, agents IA, RAG) Contribuer à la création de templates et référentiels de delivery IA Compétences requises Compétences techniques Bonne connaissance des solutions GenAI (copilots, agents IA, RAG) : fonctionnement, limites, hallucinations Compréhension des principes MLOps (niveau utilisateur / consommation) Compréhension fonctionnelle des architectures RAG Connaissance de la structuration des données pour l’IA (Golden Data, référentiels) Compétences transversales Formation Bac +5 (ingénieur, data science, digital, produit ou SI) Expérience en environnement transverse (métiers, DSI, data, IA) Compétences en Product Management : roadmap, backlog, priorisation, MVP Maîtrise des méthodologies Agile (Scrum, Kanban) Pilotage multi-projets et gestion des dépendances Compétences AMOA : expression de besoins, animation d’ateliers, rédaction de spécifications Culture data, IA et processus métiers Langues Français : courant Anglais : intermédiaire (B1/B2) – environnement international Livrables attendus Dossier de cadrage (valeur, périmètre, KPI, risques, dépendances) Backlog et roadmap (priorisation, MVP, jalons) Spécifications fonctionnelles (règles métier, conformité, UX) Plan de recette et procès-verbal (PV) Plan de déploiement et d’adoption (avec Performance Lab) Retours d’expérience (REX) et templates de delivery IA

Maintien en condition opérationnelle et industrialisation du Portail Multi‑IA Générative dans un contexte multi‑environnements (On‑Premise, GCP, cloud de confiance à venir). Mise en œuvre et optimisation des chaînes CI/CD (GitLab), de l’Infrastructure as Code (Terraform) et de l’automatisation des déploiements. Contribution à la sécurité, conformité et observabilité des usages IA générative (IAM, secrets, logs, metrics, traces, FinOps). Mise en place et exploitation des pratiques LLMOps : observabilité LLM, évaluations continues (qualité, sécurité, coûts), guardrails et HITL. Conception et préparation de la V2 du Portail IA (architecture cible, HLD/LLD, migration). Support technique N2/N3, analyse et résolution d’incidents, assistance aux mises en production. Production de la documentation technique (runbooks, playbooks, architectures) et transfert de compétences vers les équipes internes.

Dans le cadre du développement de ses capacités en Intelligence Artificielle , notre client recherche un Ingénieur IA Générative / MLOps . Vous interviendrez sur l’ensemble du cycle de vie des solutions IA, de l’expérimentation à la mise en production, avec un focus sur les architectures GenAI (RAG, agents, fine-tuning) . Vos missions Implémenter et déployer des modèles d’IA (Machine Learning & IA Générative) Industrialiser les solutions via des pratiques MLOps Mettre en place le monitoring, la supervision et la maintenance (MCO) des modèles Concevoir des pipelines de données et d’ingestion Optimiser les performances (coûts, temps de calcul, scalabilité) Évaluer des Proof of Concept (PoC) et recommander les meilleures architectures Mettre en œuvre des solutions RAG (Retrieval-Augmented Generation) Travailler sur des approches fine-tuning et prompt engineering Accompagner les équipes sur les bonnes pratiques IA et industrialisation Livrables attendus Études et cadrages de cas d’usage (4 à 6 par an) Développement de pipelines d’ingestion (15 à 20 par an) Déploiement de modèles en production (15 à 20 par an) Maintenance et optimisation des solutions IA (3 à 5 par an)

A LIRE ATTENTIVEMENT AVANT DE POSTULER ⬇ CD – 2 à 3 jours de télétravail / semaine - Toulouse - Au moins 6 ans d’expérience Envie de piloter l’impact réel de l’IA dans les organisations IT ? CELAD vous attend ! Nous poursuivons notre développement et recherchons actuellement un.e PMO spécialisé.e en pilotage de projet IA pour maximiser l’impact de l’IA sur le cycle de développement logiciel. Le poste est basé à Toulouse Vous rejoignez un programme stratégique autour de l’IA générative, avec un enjeu clé : objectiver la valeur créée par l’IA dans les équipes IT . Votre rôle sera central pour mesurer, structurer et piloter la performance des initiatives IA, en apportant une vision claire du ROI et des impacts opérationnels . Vous interviendrez à la croisée de la data, des usages IT et des enjeux financiers . Voici un aperçu détaillé de vos missions : Définition et mesure des KPIs Identifier et formaliser les indicateurs clés pour mesurer l’impact de l’IA Suivre des axes tels que : productivité, qualité du code, vélocité, time-to-market Construire des référentiels de mesure fiables et exploitables Analyse de données quantitatives Collecter et exploiter des données issues de différents outils (CI/CD, Jira, Confluence, plateformes IA…) Croiser les sources pour identifier des corrélations et tendances Définir des baselines et mesurer les écarts de performance Analyse coûts / bénéfices – approche FinOps for AI Modéliser les coûts liés à l’usage de l’IA (tokens, licences, consommation cloud) Mettre en perspective ces coûts avec les gains opérationnels Construire des analyses de rentabilité claires et exploitables Restitution et aide à la décision Produire des supports de restitution orientés décision Présenter les résultats au top management de la DSI Formuler des recommandations pour optimiser les investissements IA Compétences nécessaires : Excellente capacité d’analyse quantitative et manipulation de données Bonne connaissance des environnements de développement logiciel (Jira, Confluence, Git, CI/CD…) Compréhension des modèles économiques Cloud et IA (approche FinOps , coût au token…) Capacité à modéliser des analyses ROI et business case Maîtrise d’outils de data visualisation (Power BI, Tableau) appréciée

Contexte du poste : Nous recherchons un Data Scientist confirmé, expert en Python et en Data Learning, pour intervenir sur un projet d’évolution d’outils d’Event Management vers une plateforme intégrant des capacités avancées d’AIOps. L’objectif est de renforcer l’automatisation, la corrélation d’incidents et la prédiction au sein d’un environnement de supervision IT. Missions principales : - Participer à la migration d’un outil d’Event Management vers une solution intégrant des modules AIOps. - Analyser les événements et concevoir des modèles de corrélation permettant d’identifier, regrouper et prioriser les incidents. - Développer des modèles de Data Learning / Machine Learning pour améliorer la détection et la prédiction d’incidents. - Implémenter des scripts d’auto‑remédiation et des mécanismes intelligents de traitement d’alertes. - Créer, enrichir et intégrer des situations / patterns d’événements dans la plateforme AIOps. - Collaborer avec les équipes d’exploitation, d’architecture et de développement pour assurer une intégration fluide des modèles. - Contribuer à l’évolution continue des outils et pipelines IA/ML.

Accompagnement des équipes Intervenir directement auprès des développeurs (coaching terrain) Travailler au cœur du code avec les équipes Observer les pratiques actuelles et proposer des améliorations Diffuser les bonnes pratiques d’utilisation des outils IA Structuration des pratiques IA Définir un cadre d’usage de l’IA dans le développement Mettre en place des standards et conventions Éviter les usages non pertinents ou “gadget” Mise en place de workflows IA Construire des pipelines de développement assisté par IA : spec → génération de code génération → tests refactorisation assistée documentation automatisée code review assistée Industrialiser les processus Amélioration de la performance Identifier les gains de productivité Mesurer l’impact des usages IA Optimiser les cycles de développement Transmission & pédagogie Apporter un socle théorique (si nécessaire) Former de manière pragmatique (learning by doing) Accompagner la montée en compétence des équipes 🛠️ Compétences techniques IA & outils Maîtrise avancée de : Claude Code GitHub Copilot Expérience concrète de mise en place de workflows AI-driven Développement Expérience solide en développement logiciel (senior) Environnements : Front : React (idéalement) Back : .NET / PHP JavaScript (vanilla / jQuery en legacy) DevOps Méthodologie AI Driven Development (AIDD) Spec Driven Development (SDD) Mise en place de bonnes pratiques d’ingénierie

Localisation : Lyon Présence sur site : 3 jours par semaine en présentiel Périmètre : 45 personnes, multi-équipes, multi-technologies Contexte de la mission Dans le cadre de notre démarche d’intégration de l’intelligence artificielle au sein de nos équipes de développement, nous recherchons un·e Tech Lead IA expérimenté·e pour promouvoir et encadrer l’usage des pratiques AI auprès de nos feature teams. Ce rôle transverse s’appuie sur un framework de cadrage existant basé sur Claude Code , déployé progressivement dans un environnement multi-équipes et multi-technologies.