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EXPERT KUBERNETES / IA (H/F)Contexte de la missionNous recherchons pour le compte de notre client un(e) Expert(e) Kubernetes / IA pour assurer l'exploitation, la disponibilité, la performance et la stabilité d'un cluster IA reposant sur des infrastructures GPU/CPU, réseau et stockage. Le profil recherché devra également contribuer à l'automatisation de l'exploitation, au traitement des incidents et à l'amélioration continue de l'infrastructure. Missions principales Maintien en condition opérationnelle – MCO Garantir la disponibilité, la performance et la stabilité du cluster IA. Administrer les nœuds GPU/CPU, les infrastructures de stockage et les composants réseau. Assurer le suivi et l'optimisation des ressources de l'infrastructure. Piloter les opérations de maintenance et les mises à jour techniques. Administration Linux Installer, configurer et administrer les environnements Linux Ubuntu. Réaliser les opérations d'optimisation et de troubleshooting. Administrer et mettre à jour les pilotes NVIDIA, CUDA et composants associés. Kubernetes Administrer et exploiter les environnements Kubernetes. Réaliser les déploiements, le scaling et la gestion de la haute disponibilité (HA). Assurer le maintien en conditions opérationnelles des clusters. Piloter les mises à jour des composants Kubernetes. Gérer les problématiques liées aux ressources et à la capacité des clusters. Supervision et observabilité Mettre en place et maintenir la supervision des infrastructures. Exploiter Prometheus et Grafana pour le monitoring et l'analyse des performances. Identifier les anomalies et anticiper les incidents grâce à une approche proactive. Automatisation Automatiser les tâches d'administration et d'exploitation avec Ansible. Développer et maintenir des scripts Bash et Python. Optimiser les processus opérationnels afin de réduire les tâches manuelles. Gestion des jobs IA / GPU Assurer l'ordonnancement des tâches et jobs GPU. Gérer les quotas, priorités et ressources GPU. Optimiser l'allocation des ressources CPU/GPU. Gestion des incidents Prendre en charge les incidents techniques complexes. Réaliser les analyses de causes racines et les post-mortems. Définir et suivre les plans d'actions correctifs. Coordonner les interventions avec les différentes équipes techniques. Documentation Rédiger et maintenir la documentation d'exploitation. Formaliser les procédures techniques et les consignes de maintenance. Garantir la traçabilité et la continuité des opérations.

Mission pour un Architecte Solutions IA Intervention sur des projets SI applicatifs et techniques, avec un focus sur la mise en œuvre de capacités transverses IA. Missions : Définir les architectures fonctionnelles, applicatives et techniques. Accompagner les projets de la faisabilité à la mise en production. Réaliser les modélisations applicatives et techniques. Rédiger les dossiers d'architecture avant-projet et projet. Produire les livrables d'architecture. Mettre à jour le référentiel d'architecture. Présenter les solutions en instances de validation. Délivrer des avis d'architecture. Participer à la définition des cibles et trajectoires de transformation du SI. Contribuer aux principes, règles et standards d'architecture. Contexte projet : Domaine Intelligence Artificielle Capacités IA transverses Demandes métiers autour de capacités IA existantes ou nouvelles Migration legacy Modernisation SI

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d'une plateforme d'IA générative et agentique au sein d'un client grand compte dans le retail, nous recherchons un Développeur Python orienté GenAI afin de concevoir et développer de nouvelles briques fonctionnelles. Ces composants seront réutilisés par différents cas d'usage autour de l'IA générative : assistant conversationnel, enrichissement automatisé de contenus, génération de médias contextualisés, optimisation des processus métiers, etc. La plateforme s'appuie sur un écosystème cloud moderne et vise à accélérer le déploiement de solutions d'IA à grande échelle. Missions Participer à l'enrichissement et à la priorisation de la roadmap produit. Recueillir les besoins fonctionnels issus des différents cas d'usage IA. Contribuer aux cérémonies Agile (sprint planning, estimations, priorisation). Développer et maintenir les composants du socle logiciel de la plateforme. Concevoir de nouvelles fonctionnalités autour des architectures agentiques. Participer à l'amélioration continue de la plateforme et des bonnes pratiques d'industrialisation. Contribuer aux sujets d'observabilité, LLMOps et gouvernance des solutions d'IA.

Contexte de la mission : La mission se déroule au sein de la direction des systèmes d'informations Réseau du client, en charge de la conception, réalisation et supervision du SI spécifique au processus de déploiement et d'exploitation du Réseau. Contexte agile (SCRUM) en étroite collaboration avec le PO du projet. Compétences clés : Maîtrise des fonctionnalités du produit, Maîtrise des systèmes d'orchestration, Maîtrise du DevSecOps, Rédaction des User Stories techniques, En veillant à ce que les processus soient pensés de bout en bout et à ce que les entrants puissent être Ready For Dev (en collaboration avec les développeurs) En veillant à ce que les besoins s'intègrent conformément aux règles d'urbanisation du SI (fonctionnalité à ne pas intégrer si elle doit l'être dans un autre outil) Maîtrise de la qualité du produit, En réalisant les tests de non régression sur les différents environnements Développement d'interconnexions avec le progiciel Objectifs et livrables 2026 : Contexte : Intégration et maintenance d'un système d'orchestration DevSecOps au sein du pôle SAGE, analyse des besoins liés au projet de mise en place d'une gestion des documents du réseau, recherche de solutions compatibles avec le progiciel, mise en place d'une architecture compatible avec les standards du progiciel et de Bouygues Telecom en collaboration avec l'éditeur. Produits IT concernés : GEDI, AMOR, OASIS Livrables sur la période : Système d'orchestration Spécifications techniques Roadmaps techniques Reporting (avancement des projets, alertes, risques…) Conformités CRAFT Développements Compétences demandées : IA : Niveau avancé . NET : Niveau avancé Orchestration : Niveau avancé JIRA : Niveau avancé Projets agiles : Niveau avancé XRAY : Bonne connaissance Méthodologie de gestion de projet : Niveau avancé

Bonjour, je recherche pour l'un de mes clients un(e) ingé. IA Générative / LLM Engineer. Skills : IA Générative / LLM - Fine-tuning - Python Mission : -adapter et spécialiser des modèles de langage open source sur des jeux de données métiers -réaliser le fine-tuning de modèles -concevoir et structurer les datasets d'entraînement -mettre en œuvre des techniques d'alignement des modèles afin d'améliorer la qualité des réponses et de limiter les hallucinations -définir et développer des pipelines d'évaluation des modèles N'hésitez pas à revenir vers moi pour des informations complémentaires.

Nous recherchons un Ingénieur Infrastructure très senior pour concevoir et industrialiser des solutions On-Premise haute performance manipulant de très importantes volumétries de données. Vos missions Concevoir, déployer et optimiser des infrastructures Linux On-Premise. Mettre en œuvre des solutions de stockage objet S3 à grande échelle (>1 PB). Participer aux POC, au design et au tuning des architectures. Administrer et optimiser les couches système, stockage et réseau. Automatiser les déploiements et opérations d'infrastructure. Piloter en autonomie des sujets techniques complexes. Contribuer à des solutions d'observabilité intégrant des problématiques Data/IA.

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

Dans le cadre du renforcement d'une équipe R&D Cyber, nous recherchons un Expert IA / LLM Engineer pour intervenir sur le développement et l'optimisation de modèles de langage spécialisés en cybersécurité. 🎯 Vos missionsFine-tuner des modèles open source (Llama, Mistral, Qwen…) Concevoir et optimiser des modèles IA dédiés à l'analyse de menaces et au SOC Réduire les hallucinations grâce aux techniques d'alignement (RLHF, DPO, PPO, GRPO…) Structurer les jeux de données d'entraînement (ChatML, Alpaca…) Mettre en place des pipelines d'évaluation et de benchmarking (MMLU, GSM8K, LLM-as-a-Judge, LMSYS…) Collaborer avec les équipes R&D Cyber et les analystes SOC ✅ Compétences indispensablesExcellente maîtrise du fine-tuning de LLM (LoRA, QLoRA, PEFT) Expérience avec TRL, Unsloth, Axolotl ou frameworks équivalents Solides connaissances en alignement de modèles (DPO, PPO, GRPO, OpenRLHF, verl…) Expertise en évaluation de modèles (MMLU, GSM8K, Evaluation Arena…) Très bonne maîtrise de Python, PyTorch et Hugging Face ⭐ AtoutsConnaissances des environnements SOC et cybersécurité (MITRE ATT&CK, CTI, analyse de logs…) Expérience avec vLLM, Ollama, Triton ou Hugging Face Hub Expérience en environnement R&D IA Générative 📍 Localisation : Régions 👤 Profil : Data Scientist / LLM Engineer Senior (N3) Si vous correspondez à ce profil, n'hésitez pas à me transmettre votre CV ainsi que votre disponibilité. Propose a shorter version optimized to attract more candidates on Turnover.

MISSIONS PRINCIPALES Sécurisation des Architectures Hybrides OT/IT/Cloud Analyser et sécuriser les architectures on-prem (SI legacy industriels/OT) en interface avec GCP Définir les mesures de sécurité sur les interconnexions OT/IT/Cloud : DMZ industrielle, segmentation, diodes, firewalls industriels, VPN Gérer les contraintes spécifiques OT : disponibilité > confidentialité, cycles de vie longs, protocoles propriétaires (Modbus, DNP3, OPC-UA), impossibilité de patcher Appliquer les référentiels OT : IEC 62443, NERC CIP si applicable Analyses de Risques DATA & IA Conduire les analyses de risques sur les pipelines de données industrielles (ingestion, traitement, exposition) : données opérationnelles critiques (production, maintenance, qualité) Analyser les risques spécifiques à l'IA : biais de données, empoisonnement de modèles, fuite de données d'entraînement, hallucinations sur données sensibles, adversarial attacks Définir les mesures de sécurité adaptées aux cas d'usage IA (OWASP LLM Top 10 2025) et aux contraintes de l'AI Act européen Accompagner les projets data et IA dans leurs choix de sécurité dès la conception Sécurité Data GCP Sécuriser les architectures data GCP : BigQuery (data access controls, VPC Service Controls), Dataflow, Pub/Sub, Cloud Storage (CMEK, IAM), DLP Gouverner les données : classification, traçabilité des accès, contrôle des accès aux données sensibles Assurer la sécurité des pipelines data : authentification des sources, chiffrement des flux, audit DevSecOps sur Environnements Hybrides Intégrer la sécurité dans les pipelines CI/CD data et ML : SAST/DAST/SCA sur des composants Python, notebooks, APIs Sécuriser les registres de modèles (MLflow, Vertex AI) et les chaînes de livraison ML Gérer les secrets dans des environnements hybrides (Vault, GCP Secret Manager)

Descriptif de mission Contexte Au sein du pôle Data & IA, intégration de l'équipe GenAI en charge de la conception et de l'exploitation de plateformes d'Intelligence Artificielle à destination des différentes entités du groupe. L'objectif est de concevoir des offres d'IA générative industrialisées, sécurisées et hautement disponibles, déployables aussi bien sur des infrastructures Cloud (AWS, GCP) que On-Premise, en s'appuyant sur des architectures modernes, distribuées et résilientes. Missions Concevoir et déployer des architectures techniques dédiées aux plateformes d'IA générative. Industrialiser et automatiser le déploiement de plateformes agentiques via les pratiques MLOps et LLMOps. Développer et maintenir des services managés en intégrant les exigences de sécurité, de conformité et de gouvernance. Automatiser les infrastructures et les pipelines de déploiement (Infrastructure as Code, CI/CD). Assurer la mise en production, le maintien en condition opérationnelle et l'optimisation des plateformes IA. Participer aux choix d'architecture et assurer le rôle de référent technique sur un produit de la squad. Concevoir la documentation technique et accompagner l'adoption des solutions auprès des équipes internes. Réaliser des démonstrations techniques et promouvoir les offres d'IA générative. Participer aux cérémonies Agile (Daily Scrum, Sprint Planning, Backlog Refinement, Roadmap) et contribuer aux travaux de la squad. Participer aux astreintes techniques afin de garantir la disponibilité des plateformes.

· Objectif Dans le cadre de l'accélération de notre stratégie d'innovation et de l'intégration de l'intelligence artificielle au sein de nos processus métiers, nous recherchons un(e) Expert(e) Rovo IA afin d'accompagner le déploiement et l'adoption des solutions d'IA de la suite Atlassian. Vous jouerez un rôle clé dans l'exploitation de Rovo, la plateforme d'intelligence artificielle d'Atlassian, afin d'améliorer la productivité des équipes, faciliter l'accès à l'information et développer de nouveaux cas d'usage IA à forte valeur ajoutée. Vous interviendrez auprès des équipes métiers, techniques et de gouvernance pour identifier, concevoir et mettre en œuvre des solutions innovantes basées sur l'écosystème Atlassian. · Principales activités Expertise Rovo & Intelligence Artificielle Participer au déploiement et à l'administration de Rovo au sein du système d'information. Identifier et promouvoir les cas d'usage pertinents de l'IA générative. Concevoir et optimiser des agents Rovo adaptés aux besoins métiers. Développer des stratégies de prompting efficaces et réutilisables. Assurer la qualité, la pertinence et la sécurité des réponses générées. Réaliser des démonstrations, ateliers et formations autour des fonctionnalités IA. Écosystème Atlassian Accompagner les équipes dans l'utilisation avancée de Jira, Confluence et Jira Service Management. Structurer et améliorer les bases de connaissances afin d'optimiser leur exploitation par Rovo. Participer à l'amélioration de la gouvernance documentaire et de la gestion de la connaissance. Configurer et administrer les espaces Confluence en cohérence avec les besoins métiers. Conseil & Accompagnement Analyser les processus existants et proposer des opportunités d'automatisation ou d'assistance par l'IA. Accompagner la conduite du changement auprès des utilisateurs. Produire la documentation fonctionnelle et les bonnes pratiques d'utilisation. Assurer une veille permanente sur les évolutions de l'IA générative et de l'écosystème Atlassian. Gouvernance & Sécurité Veiller au respect des politiques de sécurité et de confidentialité des données. Participer à la définition des bonnes pratiques d'usage de l'IA. Contribuer à la mise en place d'une gouvernance responsable des outils d'intelligence artificielle. Environnement technique global : Plateforme Atlassian Rovo Atlassian Intelligence Jira Software Jira Service Management Confluence Atlassian Cloud Atlassian Administration Intelligence Artificielle Prompt Engineering Agents IA Recherche augmentée (Enterprise Search) Knowledge Management Generative AI Automatisation & Intégration Atlassian Automation API REST Webhooks Intégration de services tiers Connecteurs SaaS Méthodes Agile Scrum ITIL Gestion des connaissances Conduite du changement

Dans le cadre du déploiement à grande échelle des solutions d'IA générative et agentique d'un grand compte, nous recherchons un AI Platform Engineer pour construire et opérer la plateforme mutualisée qui héberge l'ensemble des cas d'usage IA du groupe. Au sein de l'équipe plateforme, le consultant interviendra notamment sur : ▪ La conception et l'exploitation de la plateforme IA interne mise à disposition des équipes de développement et de data science ▪ Le déploiement et la configuration des services d'infrastructure nécessaires aux cas d'usage IA (environnements d'inférence, GPU, stockage objet) ▪ L'intégration et l'administration des gateways LLM donnant accès aux modèles (internes et fournisseurs externes) ▪ La mise en place des mécanismes de quotas, de gestion des accès et de facturation interne des usages IA ▪ L'industrialisation des services de la plateforme : templates, self-service, documentation ▪ Le maintien en condition opérationnelle : supervision, gestion des incidents, capacity planning ▪ La contribution aux choix d'architecture pour une exploitation industrielle durable

ContexteEntreprise du secteur bancaire, développement d'un chatbot IA centralisé à l'échelle de la banque, intégrant SharePoint comme source de données principale. Projet impliquant une équipe technique spécialisée en IA, connectivité SharePoint et qualité logicielle. MissionsConcevoir et développer un chatbot IA centralisé intégrant SharePoint comme source de données principale Garantir la qualité, la fiabilité et la couverture de tests du chatbot via une stratégie QA rigoureuse Développement Python / Go / IA Concevoir l'architecture du chatbot (orchestration, RAG, gestion du contexte, multi-turn) Développer les composants IA : ingestion, embedding, retrieval, génération (LLM on-premise ou API) Intégrer les modèles LLM avec les sources de connaissance SharePoint Optimiser les performances (latence, throughput, qualité des réponses) Gestion des prompts, templates, et évaluation des réponses (prompt engineering) Développement d'outils et services en Go (performance-critical, sidecar utilities) Connectivité SharePoint Intégration avec SharePoint Online / On-Premise via API Graph ou SharePoint REST API Authentification : OAuth2, Azure AD, certificats app-only, managed identities Crawling et indexation des documents, pages, listes, et bibliothèques SharePoint Gestion des permissions et de la sécurité au niveau des sites/documents (respect des ACLs dans le retrieval) Synchronisation et rafraîchissement incrémental du contenu SharePoint Gestion des métadonnées, types de contenu, et structures de sites complexes (multi-sites, multi-tenants) Gestion des quotas API Graph (throttling, retry, pagination) QA / Testing — Focus Principal Concevoir et implémenter la stratégie de test end-to-end du chatbot Tests unitaires (pytest, Go testing) — couverture des composants IA, connecteurs SharePoint, orchestration Tests d'intégration : SharePoint API mocking, vector store, LLM endpoints Tests de contrat API (schema validation, Pydantic AI schema enforcement) Tests de non-régression sur les réponses IA : Golden datasets et évaluation automatique des réponses Scoring de qualité (relevance, faithfulness, hallucination detection) A/B testing des prompts et des versions de modèles Tests de charge et de performance (locust / k6) — simulation multi-utilisateurs concurrents Tests de sécurité : Injection de prompts (prompt injection, jailbreak) Fuite de données (data exfiltration, cross-tenant leakage) Accès non autorisés (bypass d'ACLs SharePoint) Tests de robustesse LLM : edge cases, context overflow, model fallback, timeout handling Observabilité de la qualité via Langfuse : Tracing des chaînes RAG (retrieval → génération → réponse) Évaluation continue des réponses en production (drift detection, feedback loops) Dashboards de qualité (latence, token usage, user satisfaction, error rates) Alerting sur dégradation de qualité Mise en place de pipelines CI/CD avec gates de qualité (tests, linting, évaluation IA) Gestion des environnements de test (dev / staging / prod) avec données représentatives Architecture & Intégration Concevoir le pipeline de données : SharePoint → extraction → chunking → embedding → vector store Exposer le chatbot via API REST (FastAPI) et interface utilisateur Intégration avec les systèmes internes (SSO, logging, audit, monitoring) Gestion multi-langues (FR/EN) Stack techniqueLangages : Python 3.11+, Go IA / LLM : Pydantic AI, LangChain / LlamaIndex, vLLM, Hugging Face, OpenAI-compatible APIs Observabilité IA / QA : Langfuse (tracing, évaluation, monitoring) Vector Store : Milvus / Qdrant / pgvector SharePoint : Microsoft Graph API, SharePoint REST API, MSAL API : FastAPI, Pydantic Testing : pytest, pytest-asyncio, Go testing, locust, k6 CI/CD : GitLab CI, Tekton Observabilité infra : Prometheus, Grafana, OpenTelemetry Conteneurisation : Docker, Kubernetes / OpenShift

ContexteLa fonction principale du domaine « Deal Capture IRG » consiste à assurer le support, la maintenance et l'amélioration d'une application appelée STAR. STAR est un système de traitement des transactions chargé de la saisie des opérations sur dérivés de taux d'intérêt (IRD), les contrats à terme et les obligations, ainsi que du transfert ultérieur de ces transactions du Middle Office vers le Back Office. STAR constitue la colonne vertébrale de la suite informatique dédiée au traitement des transactions. Plus de 2 000 utilisateurs réguliers Saisie de plus de 1,5 million de transactions par mois Des utilisateurs répartis dans 42 pays Le développement logiciel est assuré à Londres et à Mumbai. L'équipe se compose de 23 développeurs logiciels et de 14 analystes métier répartis sur ces deux sites. Missions Développement de nouvelles améliorations à la demande de l'entreprise (qu'elles proviennent du Front-Office, du Middle-Office ou du Back-Office). Ces améliorations peuvent prendre la forme de nouveaux produits financiers, de nouvelles méthodes de comptabilisation, d'optimisations fonctionnelles, de réponses à des points d'audit, d'exigences réglementaires, etc. Maintenance : correction de bogues, assistance technique en cours de journée et assistance de 3e niveau pendant la nuit. Outils et environnement C++ (Visual Studio 2015) et C#.NET 4.6.1 dans un environnement Windows CppUnit pour les tests unitaires Python et Robot pour les tests de régression automatisés Oracle 12c, SQL et procédures stockées

Définir la vision, la stratégie et la feuille de route de la plateforme IA. Piloter le développement et l'évolution d'une plateforme IA d'entreprise basée sur des technologies cloud et des modèles d'IA générative. Garantir la disponibilité, la performance, la sécurité et la montée en charge de la plateforme. Travailler en étroite collaboration avec les équipes Data, Architecture, Engineering et les métiers. Mettre en place les bonnes pratiques de gouvernance, de sécurité et de conformité autour des usages de l'IA. Développer et industrialiser les processus LLMOps / MLOps afin d'accélérer le déploiement des cas d'usage. Favoriser l'adoption des solutions IA grâce à une approche produit et self-service. Piloter les équipes techniques ainsi que les partenaires externes intervenant sur la plateforme. Assurer le suivi des indicateurs de performance, des coûts et de la création de valeur.

Contexte de la mission Dans le cadre du développement d'une plateforme Data, nous recherchons un(e) Data Scientist Senior spécialisé(e) en Intelligence Artificielle et IA Générative pour concevoir et industrialiser des solutions innovantes basées sur les modèles de langage (LLM), les agents IA et les technologies de Machine Learning. Le consultant interviendra sur des sujets à forte valeur ajoutée autour de l'exploitation intelligente des données, de l'automatisation des usages métiers et du développement d'assistants intelligents. Missions principales Concevoir, développer et optimiser des modèles d'Intelligence Artificielle, incluant Machine Learning, Deep Learning et IA Générative. Développer des agents IA autonomes répondant à des besoins métiers spécifiques. Concevoir des solutions basées sur les LLM, les architectures RAG et les systèmes conversationnels. Développer des fonctionnalités d'exploration intelligente des données et d'interrogation en langage naturel. Industrialiser les modèles IA et contribuer à leur mise en production (approche MLOps). Mettre en place des mécanismes d'évaluation, de monitoring et d'amélioration continue des modèles. Définir les bonnes pratiques de développement, de gouvernance et d'exploitation des solutions IA. Effectuer une veille technologique active sur les évolutions IA, LLM et IA générative. Le consultant interviendra notamment sur le développement de solutions autour de : Data Visualization et génération d'insights automatisés. Data Quality et détection d'anomalies. Cartographie et données géospatiales. Analyse de séries temporelles (Time Series). Speech-to-Text / Text-to-Speech. Recherche intelligente et exploration de grands volumes de données. Assistants conversationnels métiers et agents IA. Profil recherché Formation supérieure en Data Science, Intelligence Artificielle, Mathématiques appliquées ou domaine équivalent. Expérience significative en Data Science et développement de solutions IA. Solide expertise en Machine Learning, Deep Learning et IA Générative. Expérience pratique dans la conception de solutions utilisant des LLM et agents IA. Capacité à comprendre les enjeux métiers et à les traduire en solutions technologiques innovantes.