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Contexte : Dans le cadre d'une transformation digitale majeure, un leader de la distribution omnicanale lance un Shopping Agent basé sur l'IA . L'objectif est révolutionnaire : permettre à chaque client de trouver son produit idéal en moins de 5 minutes grâce à une expérience conversationnelle et prédictive. 🎯 Vos Missions En tant que garant de la vision produit, vous orchestrez la création de cet assistant intelligent. Votre rôle se décline en trois piliers : 1. Vision et Cadrage Stratégique Définir et porter la stratégie globale pour garantir la désirabilité et l’efficacité de l’assistant. Rédiger le cahier des charges fonctionnel en mettant l'accent sur les capacités agentiques . Concevoir le design détaillé des parcours (agent principal et agents de services spécialisés). 2. Expertise Métier & Product Management Priorisation : Animer les sessions d’arbitrage pour définir et piloter le MVP. Roadmap : Construire la trajectoire de développement IT (focus T1) en synergie avec les services prioritaires. Différenciation : Consolider l'argumentaire de vente de l'IA en intégrant les insights des meilleurs vendeurs terrain pour enrichir la base de connaissances. 3. Coordination & Déploiement Orchestrer les interactions entre les différents pôles : Digital, Data/IA, et IT. Assurer le suivi des livrables et la fluidité du parcours client de bout en bout. 👤 Profil Recherché Expérience : Minimum 5 ans en Product Ownership, avec une expérience significative sur des projets IA Générative ou LLM . Compétences clés : * Maîtrise du cycle de vie produit (Agilité, Scrum). Capacité à traduire des besoins "métier" complexes en spécifications techniques pour l'IA. Forte culture UX orientée conversationnel. Soft Skills : Leadership, esprit de synthèse et capacité à naviguer dans un écosystème multi-acteurs. 📅 Modalités Pratiques Lieu : Lille (Rythme hybride : 3 jours/semaine obligatoires sur site). Tarif (TJM) max : 400 € Date de démarrage : ASAP Durée de la mission : Jusqu'au 31/12/2026 (Mission longue visibilité).

Développeur .NET Full Backend – Orientation Intelligence Artificielle - Bordeaux Démarrage ASAP. 2 jours de déplacement sur site toutes les deux semaines. Longue mission. Je recherche un Développeur .NET Full Backend passionné par l’Intelligence Artificielle pour concevoir et développer des solutions backend robustes intégrant des capacités d’IA modernes. Vous participerez à la création de services intelligents, APIs scalables et architectures cloud capables d’exploiter des modèles d’IA pour automatiser, analyser et optimiser des processus métiers. Missions : Concevoir et développer des APIs backend performantes en .NET (C#, Core) Concevoir des architectures microservices scalables Intégrer des modèles d’IA / Machine Learning / LLM dans les applications backend Développer des pipelines de données pour alimenter les modèles d’IA Mettre en place des services d’automatisation intelligente Participer à la conception technique et à l’architecture logicielle Optimiser les performances et la sécurité des services Collaborer avec les équipes produit et data Stack technique : Backend : .NET 6/7/8, C#, Core Architecture : Microservices, Clean Architecture, DDD Data : SQL Server, PostgreSQL, Redis Cloud / DevOps : Azure / AWS, Docker, CI/CD IA / Data : intégration d’API d’IA (LLM, NLP) pipelines ML traitement de données API : REST, GraphQL Messaging : RabbitMQ / Kafka Profil recherché : Profil sénior en développement backend .NET Excellente maîtrise de C# et Core Bonne connaissance des architectures backend modernes Intérêt marqué pour l’Intelligence Artificielle et les systèmes intelligents Expérience avec APIs, microservices et cloud Capacité à concevoir des systèmes évolutifs et maintenables

La Plateforme Agentique constitue un pilier central de la stratégie IA de. Elle fournit un socle unifié pour créer, orchestrer, sécuriser et industrialiser les agents IA utilisés par les métiers. Elle repose notamment sur : * un Agent Registry et un Agent Gateway permettant le référencement, l’orchestration et la sécurisation des agents IA ; • des standards de gouvernance, workflows agentiques, règles SSI, conformité IA Act ; • des frameworks agentiques tels que Dust, Mistral, Dataiku ; • une intégration profonde au SI (APIs internes, data products, bus d’événements, services cloud) ; • des exigences fortes d’observabilité, de scalabilité et de conformité. Le Technical Lead IA jouera un rôle structurant pour garantir cohérence technique, industrialisation et excellence DevOps au sein de la plateforme.

1. Intitulé du poste Développeur Full Stack (H/F) 2. Mission principale Le Développeur Full Stack conçoit, développe, teste et maintient des applications web ou logicielles en intervenant à la fois sur la partie front-end et back-end . Il participe à l’ensemble du cycle de vie des projets techniques, de l’analyse du besoin jusqu’à la mise en production, en veillant à la performance, à la sécurité et à la qualité du code. Il travaille en étroite collaboration avec les équipes produit, design, QA et infrastructure afin de livrer des solutions robustes, évolutives et adaptées aux besoins métiers. 3. Responsabilités principalesDéveloppement applicatif Concevoir et développer des fonctionnalités front-end et back-end. Participer à l’architecture technique des applications. Développer et maintenir des API, services et interfaces utilisateurs. Assurer l’intégration entre les différentes couches de l’application. Veiller à la qualité, à la lisibilité et à la maintenabilité du code. Maintenance et amélioration continue Corriger les anomalies et résoudre les incidents techniques. Optimiser les performances des applications. Participer aux évolutions techniques et fonctionnelles des produits. Assurer la maintenance corrective et évolutive des solutions existantes. Contribuer à la réduction de la dette technique. Qualité et sécurité Réaliser les tests unitaires, tests d’intégration et revues de code. Appliquer les bonnes pratiques de développement sécurisé. Veiller à la conformité du code avec les standards de l’entreprise. Participer à la documentation technique des applications. Garantir la fiabilité, la stabilité et la sécurité des développements. Travail en équipe Collaborer avec les Product Owners, UX/UI designers, DevOps et QA. Participer aux cérémonies Agile : sprint planning, daily meeting, rétrospectives, démos. Estimer la charge de développement et contribuer à la planification. Partager les connaissances techniques au sein de l’équipe. 4. Profil recherchéFormation Bac+3 à Bac+5 en informatique, développement logiciel ou équivalent. Une spécialisation en développement web, génie logiciel ou systèmes d’information est un plus. Expérience Expérience de 5 à 7 ans minimum en développement full stack. Expérience dans la réalisation d’applications web ou plateformes métiers. Une expérience en environnement Agile / Scrum est appréciée. 5. Compétences requisesCompétences techniques Bonne maîtrise des technologies front-end : HTML, CSS, JavaScript / TypeScript. Bonne maîtrise d’au moins un framework front-end : React, Angular, Vue.js ou équivalent. Bonne maîtrise des technologies back-end : Node.js, Java, .NET, PHP, Python ou équivalent. Expérience avec les API REST / GraphQL. Bonne connaissance des bases de données relationnelles et/ou NoSQL : PostgreSQL, MySQL, MongoDB, etc. Maîtrise des outils de versioning, notamment Git. Connaissance des environnements CI/CD, Docker, cloud ou DevOps appréciée. Sensibilité aux enjeux de cybersécurité, performance et scalabilité. Compétences comportementales Esprit d’analyse et de résolution de problèmes. Rigueur, autonomie et sens de l’organisation. Capacité à travailler en équipe et à communiquer efficacement. Curiosité technique et veille technologique active. Force de proposition et orientation qualité. 6. Objectifs du poste Développer des applications fiables, performantes et évolutives. Répondre aux besoins fonctionnels dans le respect des délais. Garantir un haut niveau de qualité technique et de sécurité. Participer à l’amélioration continue des outils, méthodes et architectures.

Bonjour a tous je suis a la recherche d'un profil DevOps Engineer IA pour l'un de mes clients, Profil recherché : DevOps Engineer avec expertise en MLOps et maîtrise du vibe coding, capable de construire et maintenir des infrastructures robustes pour l'IA tout en automatisant les déploiements et en garantissant la performance des solutions en production. Compétences requises Hard Skills : • 5 ans d'expérience minimum en développement Python avec focus IA/ML • Expérience démontrée en vibe coding avec utilisation productive d'outils IA (GitHub Copilot, Cursor, Claude, ChatGPT) • Expertise en frameworks ML/DL : TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Hugging Face, LangChain • Expérience confirmée avec les LLMs (fine-tuning, prompt engineering, RAG, agents) • Maîtrise des plateformes Cloud (AWS SageMaker, Azure ML, GCP Vertex AI) • Connaissance des technologies MLOps et pipelines CI/CD pour modèles IA • Compétences en data engineering (preprocessing, feature engineering, pipelines de données) • Maîtrise des bases de données (SQL, NoSQL, Vector DBs) • Expérience en développement d'APIs (FastAPI, Flask, REST) • Bonne connaissance de la conteneurisation (Docker, Kubernetes) • Expertise en testing et qualité du code (pytest, unittest, code coverage) • Connaissance des outils de versioning (Git, GitLab/GitHub) • Un plus : Expérience en Computer Vision et/ou NLP Soft Skills : • Esprit critique développé face au code généré par IA • Capacité à décomposer des problèmes complexes et à formuler des prompts efficaces • Curiosité intellectuelle et veille technologique active sur l'IA • Pragmatisme : équilibre entre vitesse de développement et qualité • Rigueur dans la validation et l'optimisation du code • Autonomie et force de proposition • Excellent relationnel et capacité à travailler en équipe • Esprit agile et adaptatif • Capacité à partager ses connaissances et best practices Résultats attendus (Livrables) • Participation aux workshops avec les équipes IT/métiers et les Data Scientists • Développement et optimisation de modèles IA/ML pour les use cases métiers • Intégration et déploiement des modèles en production (APIs, microservices) • Utilisation experte du vibe coding pour accélérer le développement sans compromettre la qualité • Mise en place de pipelines MLOps (entraînement, versioning, monitoring) • Tests automatisés et validation des modèles (performance, robustesse, biais) • Documentation technique détaillée (code, modèles, APIs, prompts réutilisables) • Optimisation des performances (latence, coûts, scalabilité) • Veille technologique et recommandations sur les nouvelles techniques IA • Partage des best practices de vibe coding avec l'équipe

Dans le cadre de notre développement, nous recherchons un(e) Data Scientist en CDI pour renforcer notre équipe data. Vous participerez à la valorisation des données de l’entreprise afin d’aider à la prise de décision, d’optimiser les performances et de développer des modèles prédictifs à forte valeur ajoutée. Missions principales : Collecter, nettoyer et structurer des données provenant de différentes sources Réaliser des analyses statistiques et exploratoires pour identifier des tendances, corrélations et opportunités Développer, entraîner et évaluer des modèles de machine learning et d’intelligence artificielle Mettre en production et suivre les performances des modèles développés Collaborer avec les équipes métier, produit, IT et BI pour comprendre les besoins et proposer des solutions adaptées Concevoir des tableaux de bord, rapports et visualisations pour restituer les résultats Assurer une veille technologique sur les outils, méthodes et innovations en data science Participer à l’amélioration continue des processus de traitement et de gouvernance des données

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : IA Ready Lead Position dans l’organisation Le/la IA Ready Analyst prépare et structure les contenus nécessaires au bon fonctionnement des solutions d’intelligence artificielle (copilots, agents, RAG). Il/elle intervient en amont du delivery pour garantir la qualité, la cohérence et l’exploitabilité des bases de connaissances. Encadrement Aucun management direct Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de l’adoption et de la conformité Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets de conseil spécialisés Mission Le/la IA Ready Analyst est responsable de la préparation fonctionnelle des connaissances et contenus utilisés par les solutions d’intelligence artificielle. Il/elle structure les bases de connaissances, garantit leur qualité sémantique, leur cohérence métier et leur traçabilité, et contribue à leur industrialisation pour permettre un usage fiable et performant de l’IA. Responsabilités principales 1. Préparation des contenus IA Identifier et exploiter les sources nécessaires aux cas d’usage IA Structurer, nettoyer et enrichir les bases de connaissances Définir la classification métier (taxonomie, tagging, hiérarchie) Préparer les contenus pour les usages RAG (segmentation, granularité adaptée) 2. Analyse fonctionnelle Comprendre les processus métiers pour organiser les connaissances Définir les règles d’inclusion et d’exclusion des contenus Garantir la cohérence sémantique entre documents et référentiels Assurer l’alignement avec les besoins fonctionnels des cas d’usage 3. Coordination opérationnelle Collaborer avec les équipes IT pour la mise à disposition des données Travailler avec les équipes Data pour l’alignement avec les référentiels Coordonner avec les équipes IA Delivery pour valider la complétude des contenus Contribuer aux spécifications fonctionnelles liées à l’indexation et à l’exploitation des données 4. Qualité des données et des contenus Identifier les doublons, incohérences, obsolescences et manques Appliquer les règles de qualité définies Garantir la lisibilité, la fiabilité et la pertinence des connaissances Améliorer en continu la qualité des bases de connaissances 5. Documentation et gouvernance Maintenir la documentation fonctionnelle des bases IA Appliquer les règles de gouvernance des connaissances Mettre en place et suivre les processus de mise à jour Assurer la pérennité et la maintenabilité des contenus 6. Contribution à la conformité Garantir la traçabilité des sources utilisées Veiller à l’absence de données sensibles non nécessaires Contribuer aux exigences réglementaires (ex : RGPD, cadre IA) Fournir les éléments nécessaires aux équipes en charge de la conformité 7. Industrialisation et réutilisation Appliquer les standards IA Ready sur les nouveaux cas d’usage Maintenir des modèles de connaissances réutilisables Capitaliser sur les retours d’expérience Diffuser les bonnes pratiques de structuration des contenus

Informations générales Département : Digital, Data & IA Localisation : Siège / Lille (présence obligatoire sur site) Supérieur hiérarchique : Head of IA Position dans l’organisation Le/la IA Ready Lead pilote la préparation et la structuration des données et connaissances nécessaires aux systèmes d’intelligence artificielle. Il/elle encadre une équipe dédiée à la mise en qualité des contenus et à leur exploitation optimale pour les solutions IA (copilots, agents, RAG). Encadrement Management d’une équipe spécialisée pouvant inclure : Knowledge Manager IA Ready Data / IA Ready Analyst Interactions internes Équipes Data (Data Hub, gouvernance, référentiels) Équipes IT / DSI Directions métiers Équipes Digital / Data / IA Équipes en charge de la conformité et de l’adoption Interactions externes Partenaires technologiques et plateformes cloud Éditeurs de solutions IA (LLM, RAG, etc.) Cabinets spécialisés Mission Le/la IA Ready Lead est responsable de la préparation fonctionnelle, sémantique et organisationnelle des données utilisées par les solutions d’intelligence artificielle. Il/elle garantit la disponibilité, la qualité, la cohérence et la traçabilité des bases de connaissances, et définit les standards permettant d’optimiser la performance des systèmes IA. Responsabilités principales 1. Définition de la stratégie IA Ready Définir la stratégie de préparation des données pour l’IA Identifier et cartographier les sources de connaissances Prioriser les sources en fonction des cas d’usage Définir l’architecture fonctionnelle des bases de connaissances 2. Standards de structuration et performance RAG Définir les standards de structuration des contenus (taxonomie, tagging, hiérarchie) Définir les règles de segmentation (chunking) adaptées aux usages IA Fixer les niveaux de granularité optimaux pour la recherche par similarité Définir les critères de qualité permettant d’améliorer la pertinence des réponses 3. Pilotage de la préparation des contenus Qualifier les besoins de contenus avec les équipes IA Delivery Superviser la structuration, le nettoyage et l’enrichissement des données Définir les critères d’acceptation IA Ready (qualité, complétude, fraîcheur) Garantir la cohérence sémantique et métier des bases de connaissances 4. Coordination transverse Collaborer avec les équipes IT pour l’ingestion et la mise à disposition des données Travailler avec les équipes Data pour l’alignement avec les référentiels Coordonner avec les équipes IA Delivery pour assurer l’adéquation avec les cas d’usage Organiser les boucles de feedback entre usage et amélioration des contenus 5. Gouvernance et documentation Définir les standards de documentation des bases de connaissances Mettre en place les règles de gouvernance (ownership, validation, versioning) Structurer les processus de mise à jour et de maintenance Garantir la traçabilité des sources et des transformations 6. Qualité et fiabilité des données Définir les règles de qualité des données IA Mettre en place des contrôles et indicateurs de qualité Suivre les écarts et piloter les plans d’amélioration Garantir la fiabilité et la lisibilité des contenus 7. Industrialisation et réutilisation Concevoir des modèles de connaissances réutilisables Standardiser les pratiques IA Ready Capitaliser sur les retours d’expérience Diffuser les bonnes pratiques au sein de l’organisation 8. Contribution à la conformité Assurer la traçabilité des sources utilisées Veiller au respect des règles de protection des données Contribuer aux exigences des équipes en charge de la conformité

Dans le cadre du renforcement d’une équipe technique, nous recherchons un développeur confirmé pour intervenir sur des projets applicatifs en forte évolution, intégrant des technologies modernes et des solutions d’intelligence artificielle. Vous participerez à l’ensemble du cycle de développement, de la conception à la mise en production, dans un environnement exigeant mêlant développement fullstack, intégration de services IA/LLM et pratiques DevOps. À ce titre, vos principales missions seront : Concevoir, développer et intégrer de nouvelles fonctionnalités (backend et frontend) Développer et maintenir des API en Python (FastAPI ou Django) Participer à l’intégration de solutions basées sur des modèles d’intelligence artificielle (LLM, APIs IA, LangChain, etc.) Assurer la maintenance évolutive et corrective des applications Optimiser les performances et la qualité du code Contribuer aux pipelines CI/CD et aux pratiques DevOps (Docker, Kubernetes) Rédiger et maintenir la documentation technique (architecture, API, procédures de déploiement) Vous évoluerez dans un environnement technique moderne, avec des enjeux forts autour de la qualité logicielle, de la sécurité et de la performance, notamment sur des problématiques de recherche documentaire (Elasticsearch) et de déploiement sur cloud souverain.

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

Notre client cherche à structurer ses projets de valorisation des données et d’innover au travers de l’accès à différentes IA. L’équipe Gouvernance et mise en œuvre de l'IA, est à ce titre, en charge de la mise en œuvre de solutions d’IA génératives pour l’ensemble des collaborateurs Elle a en charge la mise en service et la maintenance d’un Hub et d'un portail IA permettant : - de mettre à disposition sur le poste de travail de chaque collaborateur, des assistants d’IA pré-paramétrés par typologies d’usage et par types de droits - de permettre à chaque utilisateur du portail IA de fabriquer de nouveaux assistants qui pourront être mis à disposition d’autres collaborateurs (logique Marketplace avec droits d’accès) - de permettre l’accès en direct à des IA depuis des logiciels tiers de l’entreprise (CRM, IDE Développement…) ou depuis des applicatifs métiers via appel d'API. - de mettre à disposition des modules de formation web aux bons usages de l’IA ainsi qu’une FAQ pour accompagner les utilisateurs du portail IA A ce titre, d’un point de vue technologique, nous nous appuyons, actuellement, sur le cloud Microsoft AZURE et sur une solution open source pour le portail IA (RAISE) basée sur Python, React, Langchain, Langgraph, Postgresql, Pgvector et docker. Au cours de la mission l'hébergement du portail IA sera amené à basculer on-premise. Par ailleurs l’équipe Gouvernance et mise en oeuvre de l'IA est en charge : - de gouverner l’utilisation des IA au sein de l’entreprise - de définir une stratégie d’utilisation des IA génératives en fonction des risques ou de contraintes portées par les données sources - d’optimiser les coûts d’utilisation à tout moment dans un contexte Cloud (FINOPS / MLOPS) - de mettre en place une chaîne CI/CD des projets IA

Data Scientist Senior — Expert IA Générative Minimum 5 ans en Data Science, dont 2+ ans en IA Générative AWS (GCP accepté si expertise confirmée) Mon client recherche un expert Data Scientist avec une forte orientation IA Générative, capable d'agir à la fois comme référent technique et comme ambassadeur de l'IA auprès des parties prenantes métiers et IT. Ce profil doit être un véritable catalyseur du changement, prêt à faire bouger les lignes et à ancrer une culture de l'IA au sein du groupe. 1. Expertise IA Générative & Data Science ▸ Définir et appliquer les méthodologies, bonnes pratiques et standards liés à l'IA Générative (LLM, RAG, fine-tuning, prompt engineering, agents autonomes…) ▸ Concevoir, développer et déployer des modèles et solutions d'IA Gen adaptés aux enjeux d'EDF ▸ Assurer une veille technologique active et identifier les opportunités d'innovation ▸ Garantir la qualité, la robustesse et l'éthique des approches IA mises en œuvre 2. Identification & Portage des Cas d'Usage ▸ Explorer et qualifier de nouveaux cas d'usage IA Générative, tant pour les métiers qu'en interne à la DSIN ▸ Challengeur les approches IA existantes et proposer des alternatives plus performantes ou innovantes ▸ Construire des preuves de concept (PoC) et accompagner le passage à l'échelle ▸ Prioriser les cas d'usage selon leur faisabilité technique et leur valeur business 3. Animation & Communication ▸ Interagir avec les acteurs clés (Directions métiers, DSI, Comité de Direction) pour présenter les travaux et défendre les orientations IA ▸ Animer des ateliers de co-construction et des sessions de sensibilisation à l'IA Générative ▸ Vulgariser des concepts techniques complexes pour des audiences non spécialistes ▸ Participer activement aux instances de gouvernance IA du groupe 4. Transformation & Acculturation ▸ Impulser une dynamique de transformation autour de l'IA au sein de la DSIN et de ses partenaires ▸ Contribuer à la construction d'une feuille de route IA ambitieuse et réaliste ▸ Mentorer et monter en compétences les équipes internes sur les sujets IA Gen ▸ Être force de proposition pour faire évoluer les pratiques et les organisations PROFIL RECHERCHÉ Compétences techniques indispensables ▸ Maîtrise avancée des techniques de Data Science : machine learning, deep learning, NLP, statistiques ▸ Expertise confirmée en IA Générative : LLM (GPT, Llama, Mistral…), RAG, agents, orchestration (LangChain, LlamaIndex…) ▸ Expérience sur AWS (SageMaker, Bedrock, Lambda…) — GCP (Vertex AI, BigQuery ML) accepté ▸ Maîtrise des langages Python et des frameworks IA/ML (PyTorch, HuggingFace, scikit-learn…) ▸ Connaissance des pratiques MLOps et de déploiement en production (CI/CD, monitoring de modèles) Savoir-être & posture attendus ▸ Excellentes qualités de communication orale et écrite, capacité à vulgariser et convaincre ▸ Leadership d'influence : capacité à embarquer sans autorité hiérarchique ▸ Curiosité intellectuelle, esprit d'initiative et goût pour l'innovation ▸ Appétence forte pour le changement et volonté de faire évoluer les pratiques dans un grand groupe ▸ Rigueur, autonomie et capacité à gérer plusieurs sujets en parallèle Expériences valorisées ▸ Expériences dans des secteurs régulés ou à forte contrainte (énergie, industrie, finance, santé…) ▸ Participation à des projets IA d'envergure avec mise en production effective ▸ Contribution à des communautés IA (publications, conférences, open source…)

Dans le cadre du développement de projets innovants autour de l’ IA Générative , nous recherchons un Ingénieur DevOps confirmé pour renforcer les équipes techniques. 📍 Poste basé à Nantes (44) – profils locaux fortement privilégiés. Vous interviendrez sur la mise en place et l’industrialisation d’environnements techniques permettant de déployer des solutions d’IA à grande échelle. Missions principales Mise en place et gestion des infrastructures Cloud & On-Premise Industrialisation des déploiements (CI/CD) Déploiement et maintenance d’architectures IA Mise en place des outils de monitoring et d’observabilité Participation à la construction d’un socle technique réutilisable (“components on shelf”) Collaboration avec les équipes de développement et data

Suite à la mise en production d’une solution de relation client basée sur l’IA (Speech-to-Speech) , Le Client lance le déploiement à grande échelle de cette solution sur plusieurs canaux digitaux, dans une logique d’ industrialisation . Dans ce cadre stratégique, il souhaite renforcer ses équipes Data afin d’accompagner deux chantiers majeurs : Amélioration et industrialisation du monitoring Mise en place de Test Ops avancés , incluant la création d’une Test Case Factory “IAisée” : Génération automatique de scénarios de tests Approche Data Science pour valider chaque nouvelle version Garantir la robustesse et la performance des solutions déployées Plusieurs Data Scientists sont recherchés pour scaler aux côtés des équipes . MISSIONS : Concevoir et améliorer les dispositifs de monitoring des solutions IA en production Définir et implémenter une usine de tests automatisés basée sur l’IA Travailler sur des problématiques de texte et de langage (Speech, NLP, LLM, agents intelligents) Collaborer étroitement avec les équipes Produit, Tech et Data dans un contexte d’industrialisation

Description de la mission Dans le cadre d'une transformation numérique d'envergure pour un acteur public majeur, nous recherchons un Chef de Projet MOE Senior pour piloter le déploiement opérationnel de l’IA Générative. Après une phase d'expérimentation réussie, le projet entre dans sa phase de généralisation (2 ans, 3 lots successifs). Votre rôle sera de transformer l'essai en déployant des solutions concrètes (Copilot, Swiftask, Jalios JNLP) auprès de plus de 1000 agents, tout en structurant l'offre d'accompagnement et de formation. Vos principales responsabilités : Pilotage Opérationnel : Cadrage des lots, gestion du planning, suivi des tâches et coordination des comités de suivi. Déploiement Technique & Fonctionnel : Paramétrage des solutions IA, phases de recette et mise en œuvre des outils cibles. Conduite du Changement : Construction et animation du dispositif d’accompagnement (ateliers, formations, ressources digitales). Communication Institutionnelle : Interventions en CODIR pour présenter l'avancement et les enjeux stratégiques. Animation d’Écosystème : Mobilisation des expertises internes et participation à l'observatoire des usages IA.

Voici une version plus institutionnelle et structurée, idéale pour un post LinkedIn professionnel ou un job board classique. [Recrutement] Tech Lead Java 17+ | IA & Vision Métier | Mission Longue Durée Nous accompagnons notre client dans le renforcement de sa direction technique pour piloter des projets d'envergure centrés sur l'optimisation de solutions Java et l'intégration pragmatique de l'Intelligence Artificielle. VOTRE RÔLE En tant qu'IT Manager / Tech Lead, vous ne vous contentez pas de délivrer du code : vous êtes le garant technique et stratégique de l'équipe. Direction Technique : Pilotage des développements en Java 17+ et garantie de la qualité logicielle (Software Craftsmanship). Accompagnement IA : Intégration de l'IA comme levier opérationnel au quotidien pour accroître l'efficience des solutions. Impact Métier : Traduction des besoins utilisateurs en solutions techniques à forte valeur ajoutée. PROFIL RECHERCHÉ Expertise confirmée sur la stack Java 17+ et les architectures modernes. Mindset tourné vers l'innovation : approche pragmatique et proactive de l'IA. Capacité à encadrer, motiver et apporter une vision conseil auprès des parties prenantes. Sensibilité métier affirmée (compréhension des enjeux business au-delà de la tech). LES PLUS DU POSTE 📍 Cadre hybride : 3 jours de télétravail par semaine. ⏳ Visibilité : Missions de 2 ans minimum. ⚡ Process ultra-réduit : Un seul entretien client pour une décision rapide. MODALITÉS DE CANDIDATURE : PAS DE SOUS TRAITANCE #Recrutement #Java #TechLead #ITManager #IA #Innovation #Marseille #Hybride