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Contexte : Nous recherchons un(e) Chargé(e) de Communication & Knowledge Management pour structurer, valoriser et faire évoluer nos supports de communications ainsi que nos connaissances utilisateurs, au cœur de nos dispositifs de selfcare et notamment du chatbot . MISSIONS Piloter le Knowledge Management • Structurer et faire vivre les bases de connaissance (FAQ, Aide en ligne, SharePoint) • Garantir la qualité, la clarté et l'utilité des contenus • Mettre en place les standards et la gouvernance de la connaissance • Structurer et animer la dynamique Knowledge Management (squad, communauté) • Diffuser les bonnes pratiques et développer la culture KM • Suivre les indicateurs clés (usage, efficacité, satisfaction) Améliorer en continu le chatbot • Garantir la pertinence des connaissances exploitées par le chatbot • Analyser les interactions (questions non comprises, irritants, taux de réponse) • Enrichir et optimiser les contenus pour améliorer : o le taux de résolution o la satisfaction utilisateur o l'expérience conversationnelle • Travailler en lien avec les équipes techniques et projets Développer une démarche d'amélioration continue • Exploiter les feedbacks utilisateurs et les données d'usage • Identifier les manques et piloter leur correction • Contribuer à l'amélioration du dispositif global de selfcare Communiquer et accompagner • Créer des contenus pédagogiques (tutos, vidéos, communications…) • Promouvoir les outils de selfcare et accompagner les utilisateurs • Concevoir des dispositifs de communication orientés usage et adoption • Animer des webinar éducatifs • Créer des tutos vidéos • Réaliser les enquêtes de satisfaction auprès des utilisateurs (assistance, projets) : concevoir, diffuser, analyser et publier les résultats

Expérience dans l'environnement de la prestation : 3-5 ans inclus Designer technique pouvant démontrer une expérience tangible sur des projets d'IA : - Compréhension des besoins utilisateur afin de concevoir des expériences adaptées. - Conception d'interfaces intuitives et compréhensibles des utilisateurs. - Conception de systèmes transparents, expliquant leurs décisions et réduisant la "boîte noire" des modèles IA. - Intégrer des principes de design responsables et évitant les biais pour garantir une IA équitable. - Adaptation des designs en fonction des retours utilisateurs et des performances des modèles. -Collaboration avec les équipes IA et Produit. - Personnalisation et adaptation des interfaces. NB : la séniorité doit s'entendre sur la base du temps passé sur des projets et missions specifiquement sur l'IA. Sans expertise spécifique IA, le profil BANA du Segment B s'applique. Au sein de l'IT Group Production, le projet vise l'optimisation du MTTR (Mean Time To Repair) par l'automatisation de l'analyse d'incidents. L'objectif est de réduire drastiquement le temps d'identification des causes racines (Root Cause Analysis - RCA) en exploitant les données d'observabilité via des technologies d'Intelligence Artificielle et de Machine Learning. Le prestataire sera intégré au stream "Observabilité" et travaillera en collaboration étroite avec l'équipe "Core IA" (en charge de la plateforme agentique). Ses missions principales incluent : * Développement d'agents intelligents spécialisés dans le diagnostic technique, en s'appuyant sur les frameworks LangChain et LangGraph. * Conception et déploiement de jobs de détection d'anomalies automatisés pour identifier les dérives comportementales des systèmes. * Exploitation et corrélation des sources de données : ingestion et analyse des logs via Elasticsearch et des métriques de performance/APM via Dynatrace. * Industrialisation de modèles LLM appliqués à la RCA pour transformer les données brutes d'observabilité en diagnostics actionnables. Environnement technique cible : * Langage : Python (Expertise requise). * Observabilité : Elasticsearch (Log Management), Dynatrace (Monitoring/APM). * IA / LLM : LangChain, LangGraph, Machine Learning (Anomaly Detection). * Méthodologie : Intégration continue en environnement de production bancaire contraint.

Contexte Client grand compte du secteur bancaire, au sein d'une équipe en charge du Build/Run des produits de paiement. Développement from scratch d'une nouvelle application cloud native pour traiter une nouvelle activité. Projet mené en méthode Agile. Une grande autonomie et une forte capacité à proposer des solutions sont attendues. Profil recherché : lead développeur full stack avec un très bon niveau d'expertise technique, un encadrement de la squad en tant que scrum master étant un plus. Rôle et responsabilités principales Utilisation régulière de l'IA dans les pratiques de développement Rédaction des spécifications techniques Réalisation de prototypes Développements applicatifs Rédaction et exécution des tests unitaires Recette des livrables Réalisation de tests de charge Assistance auprès des autres développeurs de la squad Livrables attendus Spécifications techniques Prototypes fonctionnels Code applicatif développé et testé (tests unitaires) Dossier de recette des livrables Résultats des tests de charge

Secteur : ingénierie et services numériques Dans le cadre d'une refonte d'applications Android intégrant fortement l'intelligence artificielle, nous recherchons un profil expérimenté pour intervenir sur les activités suivantes : - Participation à l'architecture et à la conception des applications - Participation au développement - Sécurisation du delivery - Utilisation d'outils d'intelligence artificielle dans le processus de développement (GitHub Copilot, Claude) Cette mission s'inscrit dans une démarche de modernisation de l'écosystème Android, avec une attention particulière portée à la qualité, à la fiabilité du delivery et à l'intégration de pratiques de développement assistées par l'IA.

Contexte: Au sein de la direction Data, IA et Innovation, la direction, recherche un consultant expert en IA agentique appliquée aux processus documentaires assurance. MISSIONS La mission s'inscrit dans une dynamique de transformation visant à : · améliorer l'exploitation des corpus documentaires, · automatiser la production de document métier, · et déployer des agents IA métiers via l'outil notre solution interne, basé sur la solution Open Source d'Onyx. · Contribuer à mettre en œuvre la gouvernance associée à l'outil : principe d'évaluation des agents et de leur partage Le consultant interviendra en étroite collaboration avec les métiers assurance, les équipes IA et les équipes produit. Missions principales Recueil et cadrage des besoins métiers: · Animer des ateliers avec les métiers de l'assurance (souscription, sinistres, juridique, conformité…) · Analyser les processus documentaires existants (recherche, analyse, production de documents) · Identifier et prioriser les cas d'usage à valeur Conception de solutions agentiques: · Traduire les besoins en architecture d'agents IA · Concevoir des agents spécialisés : o analyse et compréhension documentaire o recherche d'information (RAG) o génération de documents normalisés · Définir les stratégies de prompting avancé adaptées aux cas d'usage Paramétrage dans l'outil Onyx: · Configurer et paramétrer les agents dans la plateforme Onyx · Implémenter les prompts, workflows et règles métier · Connecter les sources documentaires (GED, bases internes, etc.) · Tester, ajuster et optimiser les performances des agents Mise en qualité et industrialisation: · Structurer des bibliothèques de prompts et templates · Garantir la robustesse, la traçabilité et la reproductibilité des résultats · Documenter les solutions mises en place Accompagnement des métiers: · Valider les cas d'usage avec les utilisateurs · Adapter les agents selon les retours terrain · Diffuser les bonnes pratiques d'usage de l'IA agentique : Réaliser un guide des bonnes pratiques autour de la plateforme

Consultant expert en IA agentique — Freelance — Le MansEN UN COUP D'ŒIL Secteur : Privé — Assurance Durée : [3 mois] — renouvelable Démarrage : 1er juillet Localisation : Le Mans — 5 jours/semaine sur site Niveau : Expert (5 ans minimum en IA/LLM) Le projet Un grand groupe d'assurance engage une démarche d'innovation IA centrée sur l'exploitation de ses corpus métiers : automatisation documentaire, déploiement d'agents spécialisés et gouvernance des usages IA. La mission s'appuie sur une plateforme interne open source, en coordination étroite avec les équipes métier, IA et produit. Vous intervenez en bout de chaîne : des ateliers de cadrage jusqu'à l'industrialisation des agents en production. Vos missions Animer des ateliers avec les métiers pour identifier et prioriser les cas d'usage à forte valeur ajoutée Concevoir les architectures d'agents (analyse documentaire, recherche d'information, génération de documents) Définir et implémenter les stratégies de prompting avancé : ReAct, Plan-and-Execute, RAG agentique, orchestration multi-agents Configurer les agents sur la plateforme : prompts, workflows, règles métier, connexion aux sources documentaires Structurer les bibliothèques de prompts, garantir robustesse et reproductibilité des résultats Documenter les solutions et rédiger un guide des bonnes pratiques à destination des équipes Accompagner les utilisateurs dans la validation des cas d'usage et itérer selon les retours terrain Mettre en place la gouvernance des agents : évaluation, partage, traçabilité La stack LLM — architectures agentiques Connaissance du secteur assurance (souscription, sinistres, juridique, conformité) RAG, Doc AI, NLP Expérience plateforme open source IA LangChain, Semantic Kernel (ou équivalent) Pratique de la documentation technique industrialisable Prompt engineering avancé : ReAct, Prompt Chaining, Plan-and-Execute, Self-Refinement, orchestration multi-agents

Bonjour à tous et toutes notamment aux experts Cybersécurité IA / Azure Security 🔐🤖 🔎 Je cherche un/e Expert/e Cybersécurité IA pour rejoindre les équipes d'un grand groupe bancaire international et intervenir sur des sujets stratégiques autour de l'Intelligence Artificielle Générative et du Cloud Azure. Tu intégreras une équipe spécialisée en cybersécurité des données, du Cloud et de l'IA, avec un rôle central dans la sécurisation des plateformes GenAI déployées à l'échelle internationale. 💻 Ce que tu vas faire : Accompagner les projets IA Générative sur les volets cybersécurité Réaliser des analyses de risques et produire les dossiers de sécurité associés Définir et recommander des architectures sécurisées autour des services IA Microsoft Accompagner les équipes de développement et d'exploitation sur les bonnes pratiques de sécurité Participer à la sécurisation des plateformes GenAI utilisées dans des environnements bancaires et industriels Réaliser des revues de sécurité des composants développés Décliner les exigences sécurité dans les User Stories et les projets Contribuer à la définition des standards, normes et contrôles de sécurité Produire les reportings et indicateurs associés aux activités cybersécurité 🎯 Stack technique : Microsoft 365 / Azure Cognitive Services / Azure ML / Fabric / Power Platform / Copilot / Foundry / Bedrock / Sentinel / Defender for Cloud / Purview / Terraform / Bicep / PowerShell / Python / DevSecOps / CI-CD / LangChain / LangGraph 🕵️‍♀️ Profil recherché : Solide expérience en cybersécurité Cloud et Azure Expertise des services Microsoft liés à l'IA et à la donnée Bonne maîtrise des problématiques de sécurité des LLM et de l'IA Générative Connaissance des frameworks OWASP Top 10 LLM, MITRE ATLAS, NIST AI Expérience des environnements DevSecOps Capacité à produire des analyses de risques et recommandations d'architecture Aisance dans des environnements internationaux et anglophones Expérience en environnement Agile 🚀 Les plus de la mission : Sujet au cœur des enjeux actuels de l'IA Générative Forte visibilité auprès des équipes métiers et techniques Interventions sur des plateformes IA de nouvelle génération Contexte international Expertise stratégique et opérationnelle Mission longue durée 📍 IDF : 1 jours de TT 🏡 Qu'en penses-tu ? Une belle journée à tous ☀️

Dans le cadre du développement de nouveaux cas d'usage autour de l'intelligence artificielle et de la recherche opérationnelle, nous recherchons un Tech Lead Full Stack IA H/F pour accompagner la conception et la mise en œuvre d'une solution stratégique. Vous rejoindrez une équipe de 6 à 7 personnes, composée à parts égales de collaborateurs internes et de consultants externes, au sein d'un environnement Agile. Une première version de la solution a été développée l'année dernière et le projet entre désormais dans une nouvelle phase de construction et d'industrialisation. Missions principales Accompagner les équipes dans la conception et le développement de la solution Définir et faire respecter les bonnes pratiques de développement et d'architecture Participer aux choix techniques et aux arbitrages liés au projet Encadrer et accompagner les développeurs au quotidien Concevoir et développer des fonctionnalités Full Stack Garantir la qualité, la maintenabilité et la performance des applications Participer aux rituels Agile et contribuer à l'amélioration continue de l'équipe Collaborer étroitement avec les équipes métiers et les parties prenantes Contribuer à l'industrialisation et au déploiement des solutions IA Assurer une veille technologique sur les sujets liés à l'intelligence artificielle et à la recherche opérationnelle

Le Chef de Projet Data Privacy & Gouvernance des Données pilote des programmes stratégiques liés à la protection des données personnelles et à la conformité réglementaire. Il coordonne les projets de Data Retention, de gestion des consentements et de gouvernance des données en collaboration avec les équipes métiers, IT, Data Office, DPO, RSSI et juridiques. Il anime les instances de pilotage, recueille et formalise les besoins, supervise le budget et le suivi des projets, tout en accompagnant le déploiement des bonnes pratiques de Privacy by Design et de conformité aux réglementations telles que le RGPD et l'IA Act. Son rôle consiste également à sensibiliser les parties prenantes, assurer la qualité des livrables et garantir l'alignement entre les enjeux métiers, techniques et réglementaires.

ContexteAu sein de l'IT Group Production, le projet vise au PoC, au design, au setup et au tuning de solutions spécifiques, avancées et innovantes d'observabilité sur mesure (hors solution éditeur), nécessitant des compétences DevOps (pour tant le développement de solution et leur intégration dans un environnement OnPremises : machines physiques et clusters Kubernetes). Le prestataire sera intégré au stream "Observability as Data" et travaillera dans une petite équipe d'experts correspondant aux différents aspects nécessaires à la construction de cette solution. MissionsParticiper au PoC, design, setup et tuning de solutions d'observabilité sur mesure. Développer et intégrer des solutions dans un environnement OnPremises (machines physiques et clusters Kubernetes). Mener des sous-projets en autonomie et en collaboration avec plusieurs acteurs dans un environnement multi-responsabilités. Comprendre les besoins utilisateurs afin de concevoir des expériences adaptées. Concevoir des interfaces intuitives et compréhensibles des utilisateurs. Concevoir des systèmes transparents, expliquant leurs décisions et réduisant la "boîte noire" des modèles IA. Intégrer des principes de design responsables et évitant les biais pour garantir une IA équitable. Adapter les designs en fonction des retours utilisateurs et des performances des modèles. Collaborer avec les équipes IA et Produit. Personnaliser et adapter les interfaces. Outils & EnvironnementGestion de parcs informatiques Linux on-prem. Automatisation : Ansible, GitOps, notions Python, AWX/Tower. Réseaux Linux : TCP/IP, LBs, Firewall. Développement système : Golang idéalement, sinon Rust ou C++. Observabilité open-source et projets CNCF. Environnement OnPremises avec machines physiques et clusters Kubernetes. Conditions de travailExpérience dans l'environnement de la prestation : 3-5 ans inclus. Séniorité basée sur le temps passé sur des projets et missions spécifiquement sur l'IA. Sans expertise spécifique IA, le profil BANA du Segment B s'applique.

Bonjour Nous recherchons pour notre client un IT Data & Integration Manager. Informations clés 📍 Localisation : Paris (présence sur site) 📅 Démarrage : ASAP 📆 Fin de mission : 31/12/2026 💰 TJM maximum : 590 € Contexte Dans le cadre d'un programme stratégique de transformation Supply Chain, vous rejoindrez l'équipe en charge de la mise en œuvre d'une solution de planification intégrée (IBP). Vous serez responsable du pilotage des sujets Data & Intégration et de la coordination entre les équipes métiers, les équipes IT et l'intégrateur afin de garantir la qualité des flux de données et le succès des phases de validation. Missions Piloter la validation des flux de données avec les équipes métiers. Coordonner les échanges entre les équipes IT, les métiers et l'intégrateur. Rédiger les spécifications fonctionnelles et techniques des évolutions (API, échanges de fichiers...). Garantir la qualité, la fiabilité et la stabilité des interfaces de données. Suivre les plans d'actions, les anomalies et les livrables jusqu'à leur résolution. Participer à la définition des règles de transformation et d'intégration des données. Produire et maintenir la documentation fonctionnelle et technique. Accompagner la mise en place du monitoring et de l'exploitation des interfaces (RUN). Compétences indispensables Data Integration & ETL Architecture Google Cloud Platform (GCP) BigQuery SAP Axway Gateway DevOps Bonne compréhension des enjeux Data, IA & GenAI appliqués à la Supply Chain Anglais courant/bilingue indispensable

Nous recherchons un Lead Agentic AI Engineer pour un Un éditeur de contenu français, audience massive, deux business qui tournent en parallèle : l'abonnement, qu'il faut faire grossir, et la régie pub, où il reste pas mal de valeur à aller chercher sur l'inventaire. La data plateforme est en pleine restructuration côté GCP, l'équipe data est en place (data scientists, BI Power BI en self-service, une CDP côté CRM), et on touche au bout du chantier d'infra. La direction veut passer à autre chose que du reporting et du dashboard. Le sujet est de mettre des agents en production sur des cas business qui pèsent sur le P&L, vraiment en production, pas une démo de plus. Concrètement, sur les 6 premiers mois, voilà à quoi va ressembler le job. Tu commences par regarder ce qui se passe vraiment dans la maison côté acquisition, monétisation de l'inventaire pub et fonctions support, et tu sors une liste courte de cas où un agent a du sens (et où il n'en a pas, c'est souvent là que les autres se plantent). Tu choisis deux ou trois cas et tu les mets en prod. Pas un POC, pas un notebook joli. Quelque chose qui tourne, qu'on mesure, qu'on monitore. En parallèle, il y a un chantier de fond : sortir l'équipe du modèle "dashboard" et installer une couche d'analyse comportementale temps réel sur l'audience, c'est le socle qui rend les agents intéressants ensuite. Et tu poses les fondations pour la suite : evals, observabilité, garde-fous, doc d'archi. Si la mission bascule en CDI à 12 mois, on parle aussi du build d'équipe à ce moment-là. Tu travailles en direct avec la régie sur les sujets de monétisation, avec le CRM sur l'activation et la segmentation, et avec les fonctions support sur tout ce qui peut se déléguer à un agent (assistance, ops, modération). C'est une boîte média, il faut aimer ça, savoir ce qu'est un CPM, comprendre pourquoi le directeur de la régie va te poser des questions sur le fill rate, pas sur ton archi. Côté technique Ce qu'on cherche n'est pas exotique mais c'est précis. Il faut avoir déjà mis au moins un système agentic en prod réelle, et savoir le raconter en détail : l'orchestration choisie, comment les outils sont branchés, comment tu fais les evals, ce que tu mesures côté business, ce qui a explosé une fois en prod et comment tu t'en es rendu compte. La stack tu fais avec ce que tu connais : LangGraph, Anthropic Agent SDK, OpenAI Agents, DSPy, du custom maison. L'important c'est d'avoir vraiment livré, pas d'avoir lu la doc. Au-delà de l'orchestration pure, il faut connaître les fondations qui font qu'un agent tient en prod : tool calling propre, evals offline et online, garde-fous, observabilité (LangSmith, Langfuse, Arize, du custom — peu importe), et la gestion des coûts API parce qu'à grande échelle ça compte. Sur la data, tu dois pouvoir lire et challenger un pipeline BigQuery avec Airflow ou Composer dessus, sans forcément vouloir tout refaire toi-même. La data team est là pour ça, mais tu dois pouvoir leur parler d'égal à égal. Côté GCP, tu utilises BigQuery au quotidien et tu sais te servir de Vertex, Cloud Run, Workflows quand c'est utile pour un système agentic. Si tu as un background data scientist ou ML engineer avant d'avoir basculé sur les LLM en 2023-2024, c'est un vrai plus. Tu connais le piège du "tout LLM" et tu sais quand revenir à du déterministe ou à du modèle classique. Si tu as touché un peu d'adtech, CPM, viewability, attribution, ce vocabulaire-là, c'est mieux, mais ça s'apprend en quelques semaines si tu es curieux. Ce qu'on regarde au-delà du CV C'est la partie qu'on peut difficilement vérifier sur LinkedIn mais qui fait la différence sur ce poste précis. D'abord la capacité à dire non. Quand on te propose un cas d'usage, tu dois pouvoir dire "ça, franchement, c'est un workflow déterministe, on n'a pas besoin d'un LLM" — et le défendre devant un sponsor qui voulait son agent. La maison a déjà eu des POC, on ne veut pas en rajouter un. Ensuite la capacité à parler à des non-techs sans intermédiaire. Tu vas te retrouver en réunion avec la régie, avec le marketing, peut-être avec le DAF, et il n'y aura pas de PM pour traduire. Si tu ne sais expliquer ton archi qu'à un autre ingé, ça ne marchera pas. Tolérer l'ambiguïté est un autre critère. On ne te donnera pas un objectif business un peu flou, à toi de remonter au vrai cas et au vrai produit là, et c'est OK. Bien composer avec l'équipe en place. Il y a des data engineers, une BI. Tu ne débarques pas en disant que tout ce qu'ils ont fait est nul. Tu t'appuies, tu écoutes, tu choisis tes batailles. Et puis l'honnêteté. On préfère quelqu'un qui dit "j'ai raté ça, voilà ce que j'en ai appris" à quelqu'un qui survend. Pareil sur les coûts, les délais, les limites des modèles. Quand un agent commence à coûter 4000€/jour en API, on veut le savoir, pas découvrir la facture en fin de mois. Le dernier critère c'est le sens du delivery. On a vu trop de profils brillants qui laissent 4 chantiers ouverts et zéro système en prod. Ici on veut au moins deux mises en prod sur 6 mois, pas un slide deck de roadmap.

Contexte de la missionDans le cadre de la modernisation de ses systèmes d'information dédiés aux activités Sales & Customers, notre client recherche un Tech Lead / Architecte SI Expert hands-on. La mission s'inscrit dans un contexte de transformation digitale avec des enjeux forts autour de la modernisation applicative, de l'intégration de l'IA, de l'industrialisation des pratiques de développement, de la sécurisation des solutions et de l'amélioration de la performance opérationnelle. L'équipe porte notamment des sujets liés aux portails clients B2B, aux architectures flexibles, à l'automatisation des processus et à l'ouverture des solutions vers des partenaires externes. Objectif de la missionLe consultant interviendra comme référent technique afin de définir et piloter les choix technologiques en matière de Web, Data et IA, tout en accompagnant les équipes dans la conception, le développement, l'industrialisation et la mise en production des applications. Il devra également structurer les bonnes pratiques autour des outils d'IA, notamment GitHub Copilot et Claude Code, et contribuer à la montée en compétence des équipes. Responsabilités principalesDéfinir l'architecture cible sur les volets web, data, cloud et IA. Piloter les choix techniques et garantir leur cohérence avec les enjeux métier. Accompagner les Business Analysts et les équipes applicatives dans le développement d'applications. Contribuer hands-on aux sujets techniques complexes. Standardiser les pratiques DevOps et CI/CD. Améliorer l'industrialisation, l'observabilité et la qualité des mises en production. Définir le cadre d'utilisation des outils d'IA dans le cycle de développement. Assurer une veille proactive sur les sujets de sécurité applicative. Participer à la résolution rapide des alertes et incidents critiques. Diffuser les bonnes pratiques de développement, de sécurité et d'exploitation. Compétences techniques attenduesTrès bonne expertise en architecture cloud et applicative. Solide maîtrise d'Azure. Expérience confirmée sur les architectures APIs et microservices. Maîtrise des environnements DevOps : CI/CD, Git, pipelines, automatisation. Expérience sur Kubernetes. Bonne connaissance des solutions d'observabilité et d'exploitation applicative. Expérience en développement applicatif, idéalement en C#. Bonne maîtrise d'un framework front-end, idéalement React ou Angular. Connaissances en data et intégration de solutions IA. Sensibilité aux sujets sécurité et FinOps. Connaissance ou expérience des outils GitHub Copilot et Claude Code appréciée. Stack techniqueAzure C# React / Angular Kubernetes CI/CD APIs / Microservices GitHub Copilot Claude Code

Qui sommes-nous ?Anafi Consulting est un cabinet de conseil spécialisé dans les transformations technologiques et organisationnelles. Nous accompagnons nos clients grands comptes sur des sujets à forte valeur ajoutée autour de la Data, de l'Intelligence Artificielle, du Cloud, de la Cybersécurité et du DevOps, avec une approche alliant expertise technique, innovation et accompagnement des équipes. Votre rôleDans le cadre de l'accélération des usages de l'Intelligence Artificielle appliquée à la cybersécurité, nous recherchons un(e) Consultant·e Data Scientist IA / GenAI. Vous rejoindrez une équipe cybersécurité transverse afin d'identifier, concevoir et mettre en œuvre des solutions IA permettant d'automatiser des processus, d'améliorer l'efficacité opérationnelle et d'accompagner les enjeux de gouvernance et de sécurité. Vous interviendrez sur l'ensemble du cycle de vie des projets : de l'identification des cas d'usage jusqu'à la mise en production et au transfert de compétences. Vos missions principales IA & Data ScienceIdentifier et prioriser les cas d'usage IA à forte valeur ajoutée pour les équipes cybersécurité. Concevoir des solutions basées sur l'IA, le Machine Learning et la GenAI. Réaliser des études d'opportunité et de faisabilité sur les solutions du marché. Développer des prototypes, POC et solutions industrialisables. Concevoir des pipelines de données et de Machine Learning sécurisés. IA appliquée à la CybersécuritéContribuer à l'automatisation des processus de cybersécurité. Développer des solutions autour de sujets tels que : DLP (Data Loss Prevention) SOC & détection Évaluation des tiers Gouvernance et conformité Analyse documentaire et réglementaire Architecture & IndustrialisationDéfinir les architectures techniques des solutions IA. Participer à l'intégration de modèles LLM et GenAI. Mettre en œuvre des architectures sécurisées et gouvernées. Assurer la qualité, la maintenabilité et l'évolutivité des solutions. Accompagnement & Conduite du changementCollaborer étroitement avec les équipes cybersécurité et IT. Accompagner les utilisateurs dans l'adoption des nouveaux outils. Documenter les solutions développées. Assurer le transfert de compétences vers les équipes internes. Environnement techniqueIA & Data SciencePython Machine Learning Deep Learning Data Science IA GénérativeLLM GenAI RAG Embeddings Vector Databases Modèles Open Source API Providers DéveloppementFastAPI Django Angular PostgreSQL Sécurité & GouvernanceRBAC Gouvernance IA Audit Architectures multi-tenant sécurisées OutilsKeycloak Claude Code Codex

Pour développer notre clientèle en France dans les domaines de l'Intelligence Artificielle (IA générative) et de l'IT au sens large, nous recherchons un·e BUSINESS DEVELOPER Data/IA disposant de 3 à 5 ans d'expérience détenant un premier portefeuille client Date de début : Fin Août 2026 Votre rôle Au sein d'une équipe en croissance, vous serez amené·e à : Développer et animer un portefeuille de clients et de prospects. Collaborer avec une équipe pluridisciplinaire (docteurs en data science, partenaires académiques, etc.) et contribuer à une réflexion innovante et à la pointe du domaine. Participer à la définition et à la mise en œuvre de stratégies de transformation data et IA pour des clients de secteurs variés. Construire des relations clients de qualité et mener une démarche de vente conseil, en sachant articuler clairement des solutions en data, analytique avancée, IA, machine learning et deep learning. Accompagner les clients dans une adoption responsable et maîtrisée de l'IA. Contribuer, en équipe, au développement de notre activité locale. Notre offre Poste basé à Paris (déplacements ponctuels possibles au Luxembourg). Intégration au sein de notre équipe « applied intelligence » et immersion dans des solutions innovantes mobilisant des technologies de pointe. Une culture de réussite partagée, de diversité des points de vue et d'opportunités d'évolution réelles, dans un environnement propice à l'apprentissage et à la montée en compétences.

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